МЕТОДИ ОБРОБКИ ТА АНАЛІЗУ ДАНИХ В IOT З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Анотація

Актуальність. Зростаюча інтеграція технологій Інтернету речей (IoT) у всі сфери людського життя - від інтелектуального побуту до інфраструктури «розумного міста» – супроводжується експоненційним зростанням обсягу даних, що збираються, передаються та обробляються в реальному часі. У поєднанні з технологіями штучного інтелекту ці дані перетворюються на основу для прийняття автономних рішень, прогнозування поведінки користувачів, а також адаптації середовища до потреб конкретної особи. Однак саме в цьому контексті постає надзвичайно критичне питання захисту персональних даних. Багато IoT-пристроїв працюють у неконтрольованому середовищі, мають обмежені ресурси для криптографічного захисту, а також схильні до кібератак і несанкціонованого збору інформації. Натомість алгоритми штучного інтелекту, які використовуються для аналізу цих даних, нерідко демонструють проблему «чорної скриньки», коли неможливо повною мірою пояснити, як і чому було прийнято певне рішення на основі персоніфікованих даних. Відсутність прозорості у поєднанні з широким доступом до чутливої інформації ставить під загрозу базові права людини на приватність. Актуальність теми зумовлена необхідністю пошуку балансованих технічних рішень, що дозволяють одночасно ефективно аналізувати великі масиви даних в IoTсередовищі й забезпечувати високий рівень їхньої безпеки. У зв’язку з цим, вивчення сучасних методів обробки, аналізу та захисту даних в системах IoT, адаптованих до вимог етичного штучного інтелекту та цифрових стандартів конфіденційності, є одним із ключових викликів сучасної цифрової науки. Об'єкт дослідження: процеси збору, обробки, аналізу та захисту даних у системах IoT, зокрема ті їхні компоненти, які пов’язані з використанням персональної інформації користувачів та її обробкою за допомогою методів штучного інтелекту. Мета статті: дослідження сучасних методів обробки та аналізу даних в системах IoT. Робота має на меті виявити найбільш ефективні підходи до безпечної обробки даних, охарактеризувати існуючі загрози конфіденційності та оцінити потенціал інтеграції захищених алгоритмів аналізу, які відповідають як технічним, так і етичним вимогам цифрового середовища. Результати дослідження. Здійснено комплексний аналіз сучасних підходів до збору, обробки, аналізу та захисту даних в системах IoT, особливо в умовах зростаючої ролі штучного інтелекту. Розглянуто технологічні основи функціонування IoT, визначено ключові архітектурні складові та досліджено їхню роль у створенні цифрових екосистем для моніторингу, управління та прийняття рішень у різних галузях – від побутових систем до критичної інфраструктури. Особливу увагу було приділено методам попередньої обробки даних, що дозволяють знизити ін-формаційне навантаження, підвищити якість аналізу та адаптувати потоки інформації до потреб інтелектуальних алгоритмів. Було показано, що застосування периферійної обробки та агрегації на локальних рівнях підвищує як продуктивність систем, так і їхню безпеку. Проаналізовано основні типи баз даних для IoT, зокрема оптимізовані для часових рядів, а також інструменти для обробки великих обсягів даних у хмарних та гібридних середовищах. Висновки. Методи збору даних в IoT є багатошаровими й тісно пов’язаними з вимогами до енергоефективності, безпеки, затримки та масштабованості систем. Якість і надійність зібраної інформації закладає ос-нову для подальшої обробки, аналізу й прийняття рішень, тому вибір сенсорів, протоколів та архітектурної моделі має стратегічне значення для будь-якої IoT-системи. Попередня обробка та ефективне зберігання даних в IoT – критичні етапи, що забезпечують якість, безпеку та придатність інформації для подальшого аналізу. Вони визначають не лише точність аналітики, а й стабільність, масштабованість і відповідність нормативним вимогам. У зв’язку з цим постає потреба в розробці адаптивних, інтелектуальних систем обробки та зберігання, здатних динамічно реагувати на зміну контексту роботи пристроїв і користувацькі вимоги. Успішна реалізація безпечних IoT-рішень потребує інтегрованого підходу, який поєднує технічну компетентність, правові знання та етичну відповідальність.