MOBILE APPLICATION SECURITY ANALYSIS MODEL BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Н. Г. Кучук; Р. О.  Удянський; В. Д. Усіченко; П. В. Буслов; А. С. Гук

doi:10.26906/SUNZ.2025.1.188-192

Автор(и)

Н. Г. Кучук Харківський національний університет радіоелектроніки
Р. О. Удянський Харківський національний університет радіоелектроніки
В. Д. Усіченко Харківський національний університет радіоелектроніки
П. В. Буслов Харківський національний університет радіоелектроніки
А. С. Гук Харківський національний університет радіоелектроніки

DOI:

https://doi.org/10.26906/SUNZ.2025.1.188-192

Ключові слова:

голографічний зв’язок, трафік, Інтернет речей, самоподібність, пропускна здатність

Анотація

У статті проведено аналіз та дослідження голографічних послуг, в ході якого встановлено, що
зростання трафіку, що виробляється голографічними послугами, збільшиться в рази в найближчому майбутньому.
Позначено основні особливості, властиві голографічному типу комунікації. Проведено дослідження інноваційних
технологій запису голографічних копій, методів стиснення даних для забезпечення голографічного зв'язку, передачі
голографічних копій кінцевому користувачеві з високою якістю відтворення. Проведено аналіз трафіку мультимедіа та
голографічних послуг, а також послуг Інтернету речей, розроблено моделі трафіку, визначено що трафік даних послуг є
сумішшю різних розподілів, а також, що трафік голографічних послуг має властивість самоподібності.

Завантаження

Посилання

1. Qin, R., Zhang, C., Li, X., Wang, H. (2024), “Research on Coordinated Control Method of Trunk Line in Holographic Traffic Perception Environment”, Wuhan Ligong Daxue Xuebao (Jiaotong Kexue Yu Gongcheng Ban) / Journal of Wuhan University of Technology, vol. 48(4), pp. 622–627, doi: https://doi.org/10.3963/j.issn.2095-3844.2024.04.003

2. Luevano, L., Lopez de Lara, E. and H. Quintero (2019), “Professor Avatar Holographic Telepresence Model”, Holographic Materials and Applications, IntechOpen, Sep. 25, 2019. doi: https://doi.org/10.5772/intechopen.85528 DOI: https://doi.org/10.5772/intechopen.85528

3. Kuchuk, H. and Malokhvii, E. (2024), “Integration of iot with Cloud, Fog and Edge computing: a review”, Advanced Information Systems, vol. 8, no. 2, pp. 65–78, doi: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.2.08 DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.2.08

4. Kuchuk, N., Kashkevich, S., Radchenko, V., Andrusenko, Y. and Kuchuk, H. (2024), “Applying edge computing in the execution IoT operative transactions”, Advanced Information Systems, vol. 8, no. 4, pp. 49–59, doi: https://doi.org/10.20998/2522- 9052.2024.4.07 DOI: https://doi.org/10.20998/2522-9052.2024.4.07

5. Petrovska І., Kuchuk, H. And Mozhaiev М. (2022), “Features of the distribution of computing resources in cloud systems”, 2022 IEEE 3rd KhPI Week on Advanced Technology, KhPI Week 2022 - Conference Proceedings, 03-07 October 2022, doi:https://doi.org/10.1109/KhPIWeek57572.2022.9916459 DOI: https://doi.org/10.1109/KhPIWeek57572.2022.9916459

6. Li, G., Liu, Y., Wu, J., Lin, D. and Zhao, Sh. (2019), “Methods of Resource Scheduling Based on Optimized Fuzzy Clustering in Fog Computing”, Sensors, vol. 19(9), doi: https://doi.org/10.3390/s19092122 DOI: https://doi.org/10.3390/s19092122

7. Kuchuk, N., Kovalenko, A., Ruban, I., Shyshatskyi, A., Zakovorotnyi, O. and Sheviakov, I. (2023), “Traffic Modeling for the Industrial Internet of NanoThings”, 2023 IEEE 4th KhPI Week on Advanced Technology, KhPI Week 2023 - Conference Proc., 194480, doi: http://dx.doi.org/10.1109/KhPIWeek61412.2023.10312856 DOI: https://doi.org/10.1109/KhPIWeek61412.2023.10312856

8. Wang, Y., Chen, Y., Li, G., ... Yu, Z., Sun, W. (2023), “City-scale holographic traffic flow data based on vehicular trajectory resampling”, Scientific Data, vol. 10(1), 57, doi: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01850-0 DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-022-01850-0