Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць
У журналі відображені результати наукових досліджень з розробки та удосконалення систем управління, навігації та зв’язку у різних проблемних галузях.
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
БАГАТОКРИТЕРІАЛЬНА ОЦІНКА СТРАТЕГІЙ МОДЕРНІЗАЦІЇ СУДЕН ДЛЯ ЗМЕНШЕННЯ ВИКИДІВ CO₂ НА БАЗІ МЕТОДУ TOPSIS
Актуальність. У контексті реалізації стратегії декарбонізації морського транспорту, актуальним постає завдання вибору оптимальної стратегії модернізації судна, яка забезпечить зменшення викидів CO₂ при збереженні економічної доцільності та технічної здійсненності впровадження. З огляду на різноманіття альтернатив, що відрізняються за вартістю, строком окупності, екологічним ефектом та ризиком, виникає потреба у комплексному методі прийняття рішень. Об’єкт дослідження: багатокритеріальна модель оцінювання стратегій модернізації суден. Мета: застосування методу TOPSIS для визначення найефективнішої альтернативи технічної модернізації судна з урахуванням економічних, екологічних та інженерних факторів. Результати. У роботі проаналізовано п’ять стратегій модернізації суден. За п’ятьма критеріями розраховано інтегральний показник ефективності. Результати аналізу демонструють, що стратегія slow steaming має найбільш збалансований профіль. Висновки. Модель TOPSIS виявилась ефективною для ранжування альтернатив модернізації з урахуванням множинних критеріїв і може бути використана для обґрунтованого прийняття рішень у сфері управління проектами сталого розвитку морського транспорту.
Автомобільний, річковий, морський та авіаційний транспорт
Авторське право (c) 2025 Mykola Bulgakov, Oleh Lohinov, Oleksii Melnyk http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
МЕТОДИ ОБРОБКИ ДАНИХ В КОРПОРАТИВНІЙ МЕРЕЖІ
Актуальність. У сучасних умовах цифрової трансформації бізнесу, корпоративні мережі стали критично важливими елементами інформаційної інфраструктури підприємств, які об’єднують численні системи, пристрої та сервіси в єдиний інформаційний простір. Щодня в таких мережах генерується, передається, зберігається і опрацьовується величезний обсяг даних, що охоплює всі аспекти діяльності організації – від фінансових операцій і логістики до комунікацій з клієнтами та внутрішніх процесів управління. Успішне функціонування корпоративної мережі неможливе без ефективної обробки даних, яка дозволяє отримувати з сирої інформації цінні знання, приймати стратегічні рішення, забезпечувати безпеку інформації та оптимізувати ресурси. В умовах високої конкуренції, стрімкого зростання кількості інформаційних потоків і зростаючих вимог до оперативності прийняття рішень, саме методи обробки даних відіграють ключову роль у забезпеченні аналітичної спроможності підприємств. Методи обробки даних у корпоративному середовищі знаходять застосування в найрізноманітніших сферах бізнесу. У фінансовому секторі вони використовуються для аналізу транзакцій, управління ризиками, прогнозування коливань ринку та виявлення шахрайства. У сфері логістики – для оптимізації маршрутів, контролю складських запасів і координації постачань у режимі реального часу. У маркетингу – для вивчення поведінки клієнтів, сегментації аудиторії та персоналізації комунікацій. У HR-відділах – для оцінки продуктивності персоналу та підбору кандидатів. У сфері охорони здоров’я – для аналізу медичних даних пацієнтів, оптимізації процесів надання послуг та підтримки клінічних рішень. Крім того, обробка даних є основою для розвитку систем штучного інтелекту, цифрових двійників, кібербезпеки та автоматизованого управління підприємствами. Традиційні підходи до обробки даних поступово поступаються місцем сучасним технологіям, що базуються на використанні Big Data, обробці потокової інформації в реальному часі, хмарних обчисленнях, інтелектуальному аналізі даних та машинному навчанні. При цьому особливої уваги набувають питання захисту даних, їхньої цілісності, доступності, а також дотримання нормативно-правових вимог щодо конфіденційності. Метою даної роботи є аналіз сучасних методів і технологій обробки даних у корпоративних мережах, їх переваг, недоліків та сфер застосування, класифікація підходів до збору, очищення, зберігання й аналізу інформації. Об’єктом дослідження є корпоративні мережі підприємств. Предметом дослідження є методи та технології обробки, зберігання, аналізу та захисту даних. Результати. У результаті проведеного дослідження було сформовано цілісне уявлення про сучасні методи обробки даних у корпоративному середовищі. Проаналізовано архітектурні моделі інформаційних систем підприємств, виявлено ключові етапи підготовки даних, охарактеризовано підходи до їхньої обробки – від класичних до інтелектуальних. Розгляд методів обробки даних виявив широкий спектр підходів: від класичних SQL-запитів і багатовимірного аналізу до обробки в реальному часі та застосування машинного навчання. Вибір конкретного підходу визначається обсягом даних, швидкістю їх надходження, критичністю до затримок, а також метою обробки.
Авторське право (c) 2025 Dmytro Diachenko, Matvii Korobeinikov, Oleksandr Korobeinikov, Andriy Kovalenko, Pavlo Kravchenko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
СИСТЕМНИЙ АНАЛІЗ ПРИЧИН НАВІГАЦІЙНИХ ІНЦИДЕНТІВ ПІД ЧАС ШВАРТУВАННЯ СУДЕН ТА ШЛЯХИ ВДОСКОНАЛЕННЯ МІЖНАРОДНОЇ НОРМАТИВНО-ПРАВОВОЇ БАЗИ
Актуальність. У зв’язку зі зростанням розмірів торговельних суден і навантаженням на портову інфраструктуру, питання забезпечення безпеки під час процесу швартування набуває стратегічного значення. Часті інциденти в портах світу свідчать про недосконалість існуючих практик і фрагментарність впровадження сучасних методів управління ризиками, зокрема Bridge Resource Management (BRM). Об’єкт дослідження - навігаційні інциденти під час швартування великотоннажних суден. Мета - системний аналіз чинників, що спричиняють інциденти під час швартування, та формування рекомендацій щодо вдосконалення міжнародної нормативної бази і процедур управління ризиками в портах. Методологія. У роботі застосовано порівняльний аналіз інцидентів, експертну оцінку ризиків, класифікацію причин на основі факторної моделі та аналіз міжнародних нормативних документів IMO (SOLAS, STCW, MSC.255(84) та ін.). Результати. Дослідження підтвердило, що ключовими причинами є перевищення швидкості підходу до причалу, неузгодженість дій буксирного супроводу, людський фактор, а також відсутність стандартизованих процедур BRM на підході до причалу. Порівняння практик у різних країнах засвідчило нерівномірність впровадження тренажерної підготовки та інтелектуальних систем підтримки рішень. Висновки. В роботі наведено рекомендації щодо гармонізації регіональних практик, сприяючих розвитку систем підтримки прийняття рішень та впровадженню тренажерної підготовки екіпажів суден. Доведено доцільність інтеграції BRM у порту та розробки адаптивних протоколів ризик-менеджменту із урахуванням реального стану інфраструктурного забезпечення.
Авторське право (c) 2025 Sergiy Voliansky, Yuriy Buchkovsky, Oleksiy Melnyk, Andriy Voloshyn http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ПЛАНУВАННЯ ПОЛЬОТІВ БЕЗПІЛОТНИХ ЛІТАЛЬНИХ АПАРАТІВ В СКЛАДНИХ УМОВАХ ПОЛЬОТУ ДЛЯ МОНІТОРИНГУ СТАНУ ЕЛЕМЕНТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ
Актуальність. Переважна більшість сучасних алгоритмів планування маршруту польоту БпЛА, призначених для бортового застосування в режимі реального часу, не враховують динаміку БпЛА, що негативно позначається на точності та оптимальності планування маршруту, особливо при спостереженні за рухомими об'єктами. Об’єкт дослідження: процеси моніторингу елементів критичної інфраструктури безпілотними літальними апаратами Мета статті: оцінювання методів планувальників польотів безпілотних літальних апаратів в складних умовах польоту для моніторингу стану елементів критичної інфраструктури. Результати дослідження. У статті проведено порівняльний аналіз існуючих методів побудови маршруту польоту БпЛА під час спостереження за об'єктами – елементами об’єктів критичної інфраструктури, а саме методу повного перебору та жадібного алгоритму із запропонованим автором удосконаленим алгоритмом. При моделюванні емуляції польоту БпЛА за допомогою пакету MATLAB було розроблено двадцять сценаріїв. Для кожного сценарію було обрано список із п’яти об'єктів, які підлягають моніторингу. Об’єкти обирались як динамічні, так і стаціонарні. На підставі аналізу розглянутих сценаріїв були сформульовані висновки про ефективність удосконаленого методу. Висновки. Маршрути, побудовані за допомогою удосконаленого методу, повністю збіглися з маршрутами, побудованими за допомогою методу повного перебору. При цьому час обчислень суттєво нижчий за існуючі методи, що дозволяє використовувати удосконалений алгоритм у складі комплексу бортового програмного забезпечення та оперативно будувати й змінювати маршрут залежно від обстановки щодо об’єктів моніторингу. Використання ідентифікатора у контурі системи управління для компенсації впливу вітру час польоту маршрутом дозволяє скоротити на 15%.
Авторське право (c) 2025 Ruslan Kulish http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ПІДВИЩЕННЯ ДОВІРЕНОСТІ ТА НАДІЙНОСТІ СИСТЕМ ЛОКАЛІЗАЦІЇ АВТОМАТИЗОВАНИХ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ У СЕРЕДОВИЩІ IOT
Актуальність. Автономні транспортні засоби покладаються на багатосенсорні системи локалізації, що функціонують у межах інфраструктури Інтернету речей, утворюючи взаємопов’язані вразливості, пов’язані з аномаліями сенсорів, відмовами мережі та кіберзагрозами, які потребують комплексних рішень для подолання проблем на рівні як транспортного засобу, так і інфраструктури. Об’єкт дослідження – системи локалізації автоматизованих транспортних засобів, що працюють в середовищі IoT і вимагають надійної роботи за несприятливих умов, зокрема у разі відмов сенсорів, атак із підміною сигналів GPS та збоїв інфраструктури. Мета статті – розробка та валідація єдиної рамкової моделі стійкості, яка інтегрує трансформерні методи виявлення аномалій у потоках даних бортових сенсорів із федеративними агентами навчання, розгорнутими на IoT-шлюзах, що забезпечує відновлення роботи після інфраструктурних збоїв менш ніж за секунду при збереженні точності локалізації. Результати дослідження. Запропонована модель забезпечує точність виявлення аномалій на рівні 94–98 % при збереженні похибки локалізації менш ніж 0,5 м у разі відмов. Компонент федеративного навчання демонструє зниження комунікаційних витрат на 40 % у порівнянні з централізованими підходами та забезпечує відновлення роботи після відмови інфраструктури менш ніж за секунду. Інтеграція пояснюваного машинного навчання дає змогу отримувати інтерпретовані попередження завдяки механізмам уваги трансформера, що дозволяє виконувати діагностику системи в реальному часі. Висновки. Єдина рамкова модель ефективно вирішує ключові виклики впровадження автономних транспортних засобів шляхом поєднання багаторівневого виявлення аномалій, узгодженого поширення повідомлень про надійність та методів пояснюваного ШІ, забезпечуючи комплексну основу для довіреної роботи автономних транспортних засобів у середовищі розумних міст, інтегрованих з IoT.
Авторське право (c) 2025 Olena Sevostianova , Nataliia Kosenko , Vladlen Filippov , Maksym Diachenko , Ivan Kharakhaichuk http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ЧИННИКІВ МІЖРІЧНОЇ ТА ВНУТРІШНЬОСЕЗОННОЇ МІНЛИВОСТІ МУСОННОЇ ДЕПРЕСІЇ В ІНДІЙСЬКОМУ ОКЕАНІ
Мусонні депресії (МД) – області зниженого тиску з циклонічною циркуляцією, що формуються над акваторією Бенгальської затоки – мають значний вплив на погодні умови в північній частині Індійського океану в період літнього мусону. Вони характеризуються штормовим вітром, високими хвилями, інтенсивною хмарністю і сильними дощами, становлячи серйозну загрозу для морського судноплавства і берегової інфраструктури в регіоні. Повторюваність та інтенсивність МД схильні до істотних коливань у часі в широкому діапазоні масштабів - від внутрішньосезонного до міждекадного. Розуміння чинників, що контролюють мінливість режиму МД, необхідне для зниження ризиків і втрат у секторі морського транспорту, що відіграє ключову роль в світовій економіці. У цій роботі на основі комплексного аналізу даних реаналізу, спостережень і чисельних експериментів досліджуються великомасштабні динамічні та термодинамічні чинники, що визначають режим МД на міжрічному і внутрішньосезонному часових масштабах. Показано, що зміни циркуляції атмосфери і температури поверхні океану в останні десятиліття сприяли зменшенню кількості МД над Бенгальською затокою. Водночас результати регіональних модельних експериментів свідчать про можливе зростання повторюваності МД в умовах триваючого потепління Світового океану. Аналіз внутрішньосезонних варіацій виявив статистично значущі зв'язки активності МД із коливаннями інтенсивності та положення внутрішньотропічної зони конвергенції (ВЗК). Кількісні оцінки, отримані в роботі, створюють основу для поліпшення якості прогнозів погодних умов на морських шляхах у північній частині Індійського океану та оптимізації стратегій мінімізації погодних ризиків для морської галузі.
Авторське право (c) 2025 Georgiy Tomchakovsky http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ПАРАМЕТРІВ ПОВНОГО ГАРМОНІЙНОГО СПОТВОРЕННЯ СТАНЦІЇ УПРАВЛІННЯ З ВХІДНИМ ФАЗОЗСУВНИМ АВТОТРАНСФОРМАТОРОМ
При розробці корисних копалин на території України, таких як нафта, застосовуються механізовані методи видобутку, із застосуванням занурювальних електродвигунів. Такі методи видобутку забезпечують високу продуктивність і можливість підлаштовуватися під поточні параметри свердловини, що в свою чергу забезпечує максимальний дебіт. Для забезпечення оптимального режиму роботи насоса використовуються станції управління занурювальним електродвигуном з частотним регулюванням, які при роботі споживають з мережі живлення несинусоїдальний струм. Також для зниження спотворень споживаного струму застосовуються різні методи зниження загального гармонійного спотворення (THDi) вхідних струмів. Для вирішення даної задачі була розроблена станція управління з багатопульсним випрямлячем, який живиться від фазозсувного автотрансформатора, що дозволяє знизити THDi вхідних струмів. Дане рішення дозволяє покращити габаритні показники обладнання та його вартість за рахунок зменшення потужності фазозсувного трансформатора. Розглянуто функціональні можливості роботи станції управління електроприводом на основі експериментальних даних вимірювання THDi вхідних струмів мережі +30% в діапазоні частот 47,5-52,5Гц. Такий діапазон частот обумовлений тим, що у багатьох випадках, на родовищах, робота ведеться з електроживленням від дизель-генераторів, при якому коливання частоти і напруги живлення знаходяться в значному діапазоні. Додатково досліджено можливість роботи приводу при вхідних напругах живлення 460-480В та 430-460В. Проведено аналіз результатів вимірів, та запропоновано рекомендації щодо підвищення енергоефективності станції.
Авторське право (c) 2025 Dmytro Gapon, Petro Kachanov, Andrey Olshevskiy, Evgeniy Petrik http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ВИЗНАЧЕННЯ ОПТИМАЛЬНОГО РУХУ ДИЗЕЛЬ-ПОЇЗДА НА ДІЛЯНЦІ ШЛЯХУ З ВІДОМИМ ПРОФІЛЕМ
Актуальність. Залізничний транспорт є одним із основних споживачів енергоресурсів, тому розробка та впровадження енергозберігаючих технологій є актуальною проблемою, вирішення якої останнім часом є одним із пріоритетних напрямів діяльності фахівців фундаментальної та прикладної науки в цій галузі. Об’єкт дослідження: процеси керування тяговими, динамічними та енергетичними характеристиками моторвагонного рухомого складу. Мета статті: вирішити задачу оптимального керування рухом дизель-поїзда на ділянці шляху з відомим профілем із урахуванням оптимальної витрати палива та дотримання графіка руху. Результати дослідження. У статті сформульовано і за допомогою методу термінальних керувань вирішено задачу синтезу системи керування оптимальним рухом дизель-поїзда з відомим профілем шляху. При цьому використовувалися: теорія тяги поїздів і тягового електроприводу, методи системного аналізу і теорії оптимального керування, математичне моделювання та обчислювальні експерименти. Висновки. Розроблено алгоритм оптимальних керувань дизель-поїздом, за допомогою якого визначено програмні закони, що встановлюють залежність тяги від маси поїзда, параметрів шляху та техніко-економічних умов (швидкість, прискорення, графік руху) з урахуванням витрати палива.
Авторське право (c) 2025 Valentin Noskov, Maksym Lipchanskyi, Volodymyr Panchenko, Hennadii Heiko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ОРГАНІЗАЦІЯ ПАРАЛЕЛЬНОГО ВИКОНАННЯ МЕТОДІВ ОБРОБКИ ГОЛОСОВИХ СИГНАЛІВ НА БАГАТОЯДЕРНИХ CPU ТА GPU
Актуальність. Набули поширення такі системи, як голосові помічники та засоби ідентифікації мовця, які функціонують на основі обробки голосових сигналів. Продуктивність цих систем залежить від обсягів даних і умов функціонування. Обробка великих масивів голосових сигналів або забезпечення роботи в реальному часі вимагає високопродуктивних обчислень. Таку швидкодію можна досягти за допомогою масивно-паралельних систем, включаючи багатопроцесорні кластери або дискретні GPU. Об’єкт дослідження: організація паралельних обчислювальних процесів у задачах обробки голосових сигналів із використанням можливостей архітектур сучасних процесорів. Мета статті: розробка системи паралельної обробки голосових сигналів з адаптованими алгоритмами для багатоядерних CPU, інтегрованих та дискретних GPU. Результати дослідження. Порівняльний аналіз показав, що за невеликого навантаження (голосові помічники, персональні застосунки) достатньо використання CPU, що забезпечує ефективне виконання обчислень із низькими часовими затримками. Натомість для обробки великих масивів голосових даних запропонований паралельний підхід, реалізований на CPU і GPU, що скорочує час виконання на 25-30% порівняно з послідовною реалізацією на CPU. Висновки. Дослідження показали, що використання паралелізму на CPU доцільне для етапів обробки голосового сигналу із малим обсягом обчислень, тоді як дискретні GPU можуть бути використані на етапах обчислення MFCC, спектрального віднімання та вейвлет-фільтрації.
спектральне віднімання та вейвлет-фільтрація
Авторське право (c) 2025 Maksym Bondarenko, Heorhii Ivashchenko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
РЕЖИМ БЛОЧНОГО ШИФРУВАННЯ НА ОСНОВІ КОДУ ХАФФМАНА ДЛЯ НІББЛІВ
Актуальність. Актуальність роботи зумовлена потребою у криптографічних рішеннях, які поєднують високу безпеку, ефективність стиснення та низькі обчислювальні витрати, що особливо важливо для IoT, мобільних та вбудованих систем. Метою статті є дослідження розробки та аналіз режиму блочного шифрування на основі коду Хаффмана для нібблів, з інтегрованими механізмами хеш-захисту та підтримкою як глобальної, так і пер-блокової обробки. Об’єкт дослідження: використання перетворення Хаффмана полубайтів (нібблів) для створення режиму блокового шифрування. Результати дослідження. Проведені експерименти показали, що для даних із низькою ентропією нібблів (H<3.5 біт/ніббл) запропонований режим зменшує обсяг зашифрованих даних на 10–20 % без суттєвої втрати швидкодії, забезпечуючи стійкість до помилок і збереження цілісності. Висновок: інтеграція статистичного кодування та симетричного шифрування з адаптивним вибором параметрів дозволяє отримати збалансоване рішення для безпечної та ефективної передачі інформації в умовах обмежених ресурсів.
Авторське право (c) 2025 Maksym Glavchev, Yuliia Hlavcheva, Heorhii Molchanov http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ ПОБУДОВИ ДЕЦЕНТРАЛІЗОВАНОЇ СИСТЕМИ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ – ДАТЧИКИ НА ОСНОВІ ESP32 З ВИКОРИСТАННЯМ ПРОТОКОЛУ MQTT
Актуальність. Актуальність зумовлена зростаючим інтересом до систем IoT на базі ESP32, обмеженнями централізованих систем та потенціалом протоколу MQTT. Об’єкт дослідження: Методи реалізації децентралізованих бездротових сенсорних мереж (WSN) та їх компонентів. Мета статті: Основна мета статті – запропонувати децентралізовану архітектуру для бездротових сенсорних мереж (WSN). Вона спрямована на перехід від традиційної централізованої моделі, де всі сенсорні вузли залежать від єдиного хаба, до більш стійкої системи, де кожен вузол має прямий доступ до Інтернету. Кінцевою метою запропонованої конструкції є значне підвищення надійності та загальної продуктивності мережі шляхом усунення єдиної точки відмови, властивої централізованій конфігурації. Результати дослідження. Стаття завершується конкретною та економічно ефективною рекомендацією щодо компонентів для побудови децентралізованого сенсорного вузла. До них належать: модуль ESP32, модулі зв'язку, середовище розробки, протокол передачі даних та брокери для забезпечення його функціонування. Висновки. На основі аналізу доступного обладнання та програмного забезпечення в статті робиться висновок, що побудова надійної та економічно ефективної децентралізованої бездротової сенсорної мережі (WSN) є цілком реальною.
Авторське право (c) 2025 Oleh Drozd, Oleksii Sytnyk, Maksym Nesterenko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
МЕТОДИ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ ДАНИХ З ВИКОРИСТАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ
Актуальність. В умовах постійного збільшення обсягів інформації в різних галузях економіки, науки та техніки, гостро постає проблема ефективної обробки та аналізу великих масивів даних. Традиційні методи аналітики вже не здатні забезпечити швидке й точне вилучення корисних знань та закономірностей з величезних інформаційних потоків. Відповіддю на цей виклик стають методи інтелектуального аналізу даних, які базуються на сучасних технологіях машинного навчання. Ці методи дозволяють автоматично виявляти приховані закономірності, формувати точні прогнози та приймати обґрунтовані рішення в реальному часі. Враховуючи стрімкий розвиток цифровізації, штучного інтелекту і необхідність швидкого прийняття рішень у конкурентному середовищі, актуальність розробки та удосконалення методів інтелектуального аналізу даних зростає з кожним днем. Об'єкт дослідження: процес інтелектуального аналізу даних із застосуванням методів машинного навчання, а саме сукупність алгоритмів, моделей, інструментів та підходів, які забезпечують виявлення прихованих закономірностей, аномалій та структур у великих обсягах різнорідної інформації. Мета статті: дослідження підходів до інтелектуального аналізу даних із використанням методів машинного навчання, а також виявлення їх ефективності в різних галузях застосування. Стаття спрямована на систематизацію сучасних алгоритмів, аналіз їх переваг і недоліків у контексті обробки великих та високовимірних даних Результати дослідження. здійснено систематичний аналіз ключових методів інтелектуального аналізу даних, які базуються на алгоритмах машинного навчання. Було встановлено, що найбільш ефективними підходами до обробки великих і різнорідних обсягів даних є методи класифікації, кластеризації, регресійного аналізу та зменшення розмірності. Особливої ефективності досягають глибокі нейронні мережі при роботі з неструктурованими даними, такими як текст, зображення та часові ряди. Виявлено, що обґрунтований вибір алгоритму залежить не лише від типу даних, а й від задачі. Порівняльний аналіз інструментів показав, що екосистема Python пропонує найбільшу гнучкість, тоді як AutoML-платформи спрощують впровадження моделей для користувачів без глибоких знань програмування. Також проведено огляд сучасних публікацій, які підтверджують практичну цінність машинного навчання в реальних кейсах. Загалом дослідження засвідчило, що машинне навчання є ключовим рушієм еволюції методів Data Mining, дозволяючи здійснювати точну, масштабовану та адаптивну обробку даних в умовах сучасної цифрової трансформації. Висновки. Машинне навчання значно розширило можливості інтелектуального аналізу даних, забезпечуючи автоматичне виявлення закономірностей, прогнозування та прийняття рішень на основі великих обсягів інформації. У роботі показано ефективність різних алгоритмів у задачах класифікації, кластеризації, регресії та глибокого навчання. Інструменти на основі Python та хмарні платформи визнані найзручнішими для реалізації аналітичних моделей. Перспективним напрямом є розвиток пояснювального ШІ та гібридних підходів, що поєднують алгоритмічну точність з галузевою експертизою.
Авторське право (c) 2025 Dmytro Diachenko, Mykhailo Prokopchyk, Vladyslav Rovenchak, Andriy Frolov http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ МЕТОДІВ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ ДЛЯ РОЗПІЗНАВАННЯ ЖЕСТІВ НА ОСНОВІ MEDIAPIPE, OPENCV ТА YOLOV8
Предметом дослідження в статті є методи розпізнавання жестів у реальному часі на основі комп'ютерного зору, призначені для інтеграції у системи взаємодії людини з комп'ютером (HCI), зокрема для керування пристроями через веб-камеру. Метою роботи є порівняльний аналіз ефективності трьох сучасних методів – MediaPipe, OpenCV та YOLOv8 – шляхом оцінки їхньої продуктивності за ключовими метриками (FPS та Detection Rate) при виявленні базових жестів. У статті вирішуються такі завдання: ідентифікація впливу зовнішніх факторів (освітлення, фон) на розпізнавання жестів, реалізація алгоритмів для трьох базових жестів (відкрита долоня, вказівний палець вгору та вниз), проведення експериментального тестування та моделювання в середовищі Python. Використовуються такі методи: комп'ютерний зір та обробка зображень (зокрема, сегментація, відстеження ключових точок та об'єктний детекшн); машинне навчання на основі CNN (LeNet, YOLO); аналіз датасетів і метрик продуктивності (precision, recall, mAP); імітаційне моделювання в реальних умовах за допомогою бібліотек mediapipe, opencv-python та ultralytics. Отримано такі результати: проведено порівняльний аналіз методів, де MediaPipe забезпечив найвищу точність (95% Detection Rate), OpenCV – максимальну швидкість (50.7 FPS), а YOLOv8 – баланс для обмежених ресурсів (73% Detection Rate); запропоновано рекомендації щодо гібридних підходів для оптимізації. Висновки: Розроблений порівняльний аналіз методів розпізнавання жестів у реальному часі демонструє, що MediaPipe ефективно усуває перешкоди від мінливого освітлення та фону, досягаючи стабільної точності 95%, тоді як OpenCV оптимізує швидкість обробки до 50.7 FPS. Виконано моделювання в Python з візуалізацією результатів.
Авторське право (c) 2025 Olha Yeroshenko, Vadym Tsipkovskyi http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ПРАКТИЧНЕ ЗАСТОСУВАННЯ ТА ВРАЗЛИВОСТІ HILL CIPHER У СУЧАСНОМУ КОНТЕКСТІ
У статті досліджується шифр Хілла (Hill cipher) як класичний приклад застосування лінійної алгебри та модульної арифметики в криптографії. Розкрито математичні основи алгоритму: формування ключової матриці над скінченими полями, умови його оберненості та реалізація шифрування у вигляді множення векторів відкритого тексту на ключову матрицю. Показано, що цей підхід є своєрідним «з’єднанням між теорією і практикою», оскільки поєднує саме математичні конструкції з реальними механізмами захисту даних. Особливу увагу приділено вразливостям Hill cipher. Встановлено, що алгоритм є нестійким у сучасних умовах через лінійність перетворень та відсутність нелінійних компонентів. Наведено приклади криптоаналітичних атак, які дозволяють «розколоти шифр» навіть при мінімальній кількості пар «відкритий текст – шифротекст». Це робить очевидним, що в системах кібербезпеки XXI століття Hill cipher є лише «тінню своєї епохи» та не може слугувати повноцінним інструментом захисту. Разом із тим, підкреслено освітню та методологічну цінність шифру. Він дозволяє «побачити механізм зсередини», наочно продемонструвавши перехід від моноалфавітних шифрів до блокових перетворень. Зроблено акцент на тому, що Hill cipher відіграв роль «першої сходинки» у розвитку структур, які згодом втілилися в DES та AES, де використання блокових структур і матричних операцій стало основою сучасної криптографії.
Авторське право (c) 2025 Yevhen Zhyvylo, Yurii Kuchma http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ПОКРАЩЕННЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ФОНДОВОГО РИНКУ ЗА ДОПОМОГОЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
У швидко розвиваючій цифровій економіці використання штучного інтелекту (ШІ) у фінансовому прогнозуванні набуває значної популярності. Ця робота досліджує вплив різних патернів свічок на ефективність моделей довгострокової пам'яті (LSTM) у прогнозуванні рухів фондового ринку. Експерименти, проведені на історичних даних цін на акції, показують, що доповнення традиційних вхідних параметрів діапазоном моделей свічок підвищує точність прогнозування моделей LSTM. Хоча початковій архітектурі моделі бракувало оптимізації гіперпараметрів для вирішення такого роду завдань, результати дослідження свідчать про помітне покращення ефективності прогнозування, якщо використовувати вектор патернів свічок як вхідний параметр. Подальша робота буде зосереджена на включенні додаткових фінансових показників до навчальних даних моделі та її точному налаштуванні за допомогою алгоритмів оптимізації для досягнення більшої стійкості та точності.
Авторське право (c) 2025 Oleksandr Zakovorotnyi, Nataliia Ausheva, Larysa Levchenko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ПРОБЛЕМИ DATA-DRIVEN ПІДХОДУ У ФРОНТЕНД-РОЗРОБЦІ
Data-Driven-підхід став домінуючою практикою у фронтенд-розробці. Попри зручність декларативного підходу, ускладнення систем призвело до виявлення ряду архітектурних недоліків. Основними з них є втрата прозорості джерел змін, асинхронні конфлікти при оновленні стану, а також відсутність семантичного контексту подій. У статті порівнюються Data-Driven та Event-Driven підходи, досліджуються ключові проблеми першого і пропонуються практичні рішення, здатні покращити контроль над логікою застосунків. Мета цієї роботи є виявлення типових архітектурних недоліків, властивих Data-Driven моделі в клієнтській розробці, аналіз причин їх виникнення та розробка концептуальних і технічних шляхів мінімізації відповідних ризиків. Особливу увагу приділено проблемам неявної мутації стану, втрати контексту змін, синхронізації запитів і залежності від життєвого циклу компонентів у фреймворк-орієнтованих системах. Отримані наступні результати: У результаті проведеного дослідження було встановлено, що Data-Driven підхід у складних застосунках не забезпечує достатньої контрольованості над джерелами змін. Також було доведено, що навіть при використанні інструментів типу Redux DevTools або React Developer Tools розробник часто не має повної картини змін стану, оскільки вони відбуваються в різних точках системи без єдиного шляху контролю. Встановлено, що найбільш ефективними компенсаторними підходами є створення шару семантичних подій, централізація мутацій, а також комбінування реактивного моделювання з декларативним представленням. Висновки. Data-Driven архітектура значно спрощує побудову UI в умовах простих або середньої складності проектів. Проте при зростанні кількості джерел стану, складності взаємозв’язків між компонентами і високому рівні асинхронності така модель демонструє структурні обмеження. У таких умовах доцільним є перехід до гібридних рішень, які поєднують Data-Driven рендеринг з Event-Driven семантикою та контролем через єдині точки мутації.
Авторське право (c) 2025 Oleksandr Zakovorotnyi, Oleskandr Sapalskyi http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ОЦІНКИ АСИМПТОТИЧНОЇ СКЛАДНОСТІ ПРИКЛАДНИХ МНОЖИННИХ ТРАНСПОРТНИХ АЛГОРИТМІВ ПРИ ПОДІЛІ ЇХ НА КЛАСТЕРИ
Прикладні множинні транспортні алгоритми, як правило, є евристичними та надскладними. За обраною евристикою алгоритму, реальний час на програмну реалізацію залежить від мови програмування, структури представлення вхідних даних та алгоритмічної складності рішення. Дослідження базуються на використанні положень дискретної математики та теорії графів. Показано, що шляхом аналізу асимптотичної складності можливо визначити ефективну евристику. Уточнення моделей прикладних завдань, також, сприяють зменшенню складності. Оскільки, множинність транспортних завдань міститися у дискретному покритті або у функціоналі множинних транспортних засобів, то можливим є спрощення алгоритму шляхом їх декомпозиції на кластери для яких діють умови та обмеження стандартного транспортного завдання. Наведено особливості геометрично та комбінаторного розкладання на кластери. Надано формалізацію алгоритмів побудови кластерів для множинних транспортних завдань. Проведено порівняльний аналіз оптимальних та евристичних алгоритмів вирішення множинних транспортних завдань. Визначено ієрархію асимптотичної складності евристичних алгоритмів та проаналізовано можливості їх декомпозицій на кластери за якими досягається спрощення вирішення множинних прикладних транспортних завдань. Надано нотації складності рішення та можливості їх оцінки за цільовою функцією обраного алгоритму або за її апроксимацією. Здійснено аналіз асимптотичної складності евристичних алгоритмів для Big-O нотації. Показано, що придатними для реалізації є алгоритми, складності яких не перевищують поліноміальної, а застосування алгоритмів, які мають експонентну оцінку складності та вище є не бажаним. Зазначено, що асимптотичні оцінки складності алгоритму придатні для великих за розмірністю завдань, а для завдань невеликої розмірності доцільними є контрольні прогони.
Авторське право (c) 2025 Volodymyr Karlov, Oleksii Kolomiitsev, Oleksandr Kuznietsov, Oksana Biesova, Anna Biesova http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
АДАПТИВНИЙ МЕТОД ДИНАМІЧНОГО КЕРУВАННЯ РЕСУРСАМИ ГРАНИЧНОГО ШАРУ ІНДУСТРІАЛЬНОГО ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
В процесі функціонування Індустріального Інтернету речей нестача ресурсів граничного шару проявляється як зростання затримок обробки, черги, втрати даних або деградація сервісу. Метою цієї роботи є розробка адаптивного методу динамічного керування ресурсами граничного шару IIoT, який дозволить ефективно використовувати обчислювальні ресурси. Отримані такі результати. запропоновано концептуальний адаптивний метод динамічного керування ресурсами граничного шару у IIoT з використанням мультиагентного підходу та горизонтального і вертикального масштабування. Методи моніторингу, оцінки, прийняття рішення і навчання інтегровані в єдину архітектуру. Розроблена математична модель дозволяє формалізувати баланс черг, ресурси, передавання задач між вузлами. Метод забезпечує гнучку адаптацію до змінного навантаження й мінімізує втрати, затримки, а також ефективно використовує обмежені ресурси. Висновки. Адаптивне керування обчислювальними ресурсами граничного шару ІІоТ дозволяє підвищити ефективність функціонування системи та зменшити вплив нестачі ресурсів.
Авторське право (c) 2025 Sergii Klivets, Alexander Kuleshov, Tetiana Kulieshova http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
АНАЛІТИЧНА МОДЕЛЬ РОЗПОДІЛЕНОГО РЕЄСТРУ НА ОСНОВІ КОНЦЕПЦІЇ МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ
Актуальність. Основною проблемою при формуванні реєстру у розподілених системах є визначення залежності між параметрами потоку запитів, швидкістю обслуговування транзакцій та загальними характеристиками продуктивності системи. Мета дослідження: побудова аналітичної моделі розподіленого реєстру, що дозволяє описати процес обробки транзакцій у термінах теорії масового обслуговування та визначити ключові показники ефективності системи. Результати. У статті запропоновано аналітичну модель розподіленого реєстру, побудовану на основі теорії масового обслуговування. Модель описує процеси запису, верифікації та підтвердження транзакцій у децентралізованому середовищі з урахуванням обмежень пропускної здатності вузлів та інтенсивності надходження запитів. Використання апарату масового обслуговування дозволяє формалізувати часові характеристики системи, оцінити середній час очікування обробки транзакцій, коефіцієнт завантаження вузлів та ймовірність затримки. Проведено аналітичне дослідження впливу параметрів мережі на продуктивність реєстру та визначено умови стійкості системи. Запропонований підхід може бути використаний для оптимізації архітектури розподілених систем з підвищеними вимогами до швидкодії та надійності обробки даних.
Авторське право (c) 2025 Andriy Kovalenko, Ivan Zamriy, Volodymyr Popov, Dmytro Zharikov http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ДОСЛІДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ РОЗПОДІЛЕНОГО ОБМІНУ ДАНИМИ У КОНТЕКСТІ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ТРАНСПОРТНИХ СИСТЕМ
У статті представлено результати дослідження технологій розподіленого обміну даними, орієнтованих на забезпечення ефективної взаємодії між компонентами інтелектуальних транспортних систем (ІТС). Розглянуто сучасні підходи до організації децентралізованих мереж передачі інформації, зокрема використання концепцій розподілених реєстрів, однорангових протоколів та сервісно-орієнтованих архітектур. Проведено аналіз вимог до надійності, затримки та пропускної здатності каналів зв’язку, що є критичними для сценаріїв обміну даними між транспортними засобами та інфраструктурою. На основі порівняльного аналізу визначено переваги та обмеження існуючих технологічних рішень у контексті забезпечення безпеки, масштабованості та стійкості до збоїв. Результати дослідження можуть бути використані для проєктування адаптивних моделей управління трафіком і розроблення інтелектуальних модулів взаємодії в транспортних мережах нового покоління.
Авторське право (c) 2025 Nina Kuchuk , Maksym Tregubenko , Danylo Kovalenko , Dmytro Lysytsia , Oleksandra Bellorin-Herrera http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
СТРУКТУРНО-ФУНКЦІОНАЛЬНА МОДЕЛЬ ЗГОРТКОВОЇ НЕЙРОННОЇ МЕРЕЖІ ДЛЯ ОБРОБКИ, АНАЛІЗУ ТА КЛАСИФІКАЦІЇ ЗОБРАЖЕНЬ РІЗНОЇ СКЛАДНОСТІ
У статті представлено структурно-функціональну модель згорткової нейронної мережі (ЗНМ), призначену для обробки, аналізу та класифікації зображень різної складності. Модель базується на багаторівневій архітектурі з використанням згорткових, залишкових і паралельних обчислювальних блоків, що забезпечують високу адаптивність до різних типів вхідних даних. Вхідний тензор нормалізується за середнім і стандартним відхиленням вибірки, що дозволяє зменшити варіативність даних і стабілізувати процес навчання. Перший згортковий шар виконує початкове виділення ознак зображення з активацією типу ELU, яка забезпечує безперервність градієнтів та усуває проблему “мертвих нейронів”. Реалізація залишкових зв’язків (skip connections) забезпечує сталість інформаційних потоків та підвищує стабільність навчання. Отримані результати демонструють підвищену точність класифікації та стійкість до шумів у порівнянні з базовими CNN-архітектурами.
Авторське право (c) 2025 Oleksandr Mozhaiev , Heorhii Kuchuk , Renat Safarov , Maksym Lavrovskyi , Kostiantyn Moroz http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
НЕГЛИБОКІ ANN-МОДЕЛІ ДЛЯ КЛАСИФІКАЦІЇ УКРАЇНОМОВНОГО ТЕКСТУ, ЗГЕНЕРОВАНОГО ШТУЧНИМ ІНТЕЛЕКТОМ
У цьому дослідженні розглядається задача виявлення фрагментів, згенерованих штучним інтелектом, в україномовному тексті. Мета роботи – розробити інструмент, який допомагатиме визначати контент, створений за допомогою ШІ, зокрема у PDF-документах, що стосуються IT-сфери. В роботі було розглянуто та проаналізовано які рішення та підходи існують на даний момент. Створено власний тестовий набір даних за допомогою розбиття дипломних робіт бакалаврів ІТ спеціальностей на сегменти приблизно по 1000 символів кожен. Виконано тестування роботи різних комерційних детекторів на цьому наборі даних. Побудовано та навчено п’ять моделей штучних нейронних мереж із використанням цього набору та традиційних NLP процедур обробки тексту, було досягнуто точності 87–88%. Зважаючи на складність проблеми та етичні аспекти застосування інструменту у сфері освіти, результати класифікації повинні бути додатково перевірені експертами. Поточна реалізація може слугувати основою для подальших удосконалень.
Авторське право (c) 2025 Olena Peredrii http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
КЛІЄНТСЬКИЙ TINYML ПРОФАЙЛЕР МЕРЕЖЕВИХ ХАРАКТЕРИСТИК У ВЕББРАУЗЕРІ
Представлено клієнтський TinyML профайлер мережевих характеристик у веббраузері, орієнтований на роботу на пристроях з обмеженими ресурсами та в умовах нестабільних або повільних мереж. Рішення поєднує порогове вирішальне правило з легковаговою логістичною моделлю, що виконується локально та забезпечує класифікацію мережевого з’єднання. Актуальність. Зростання частки мобільного трафіку, різнорідність мережевого середовища та обмеженість наявних браузерних індикаторів ускладнюють точне прийняття рішень на клієнті. Об’єкт дослідження: процес клієнтського профілювання та класифікації якості мережевого з’єднання у браузері на основі стандартних Web Performance API та ML-моделей. Мета роботи: аналіз, проєктування та реалізація прозорого й відтворюваного профайлера, здатного класифікувати тип мережевого з’єднання, формувати інтерпретовані ознаки без серверної підтримки. Методи. Використано Navigation/Resource Timing і PerformanceObserver для збору сирих сигналів. Сформовано вектор із 14 ознак (медіани/квантилі RTT і пропускної здатності, варіабельність, евристика втрат, індикатори протоколів та Service Worker). Запропоновано порогове правило з гістерезисом і довірою рішення та softmax модель. Результати. Розроблено профайлер без спеціальних дозволів і сторонніх сервісів. У контрольованих сценаріях емуляції мережі досягнуто підвищення точності класифікації порівняно з чистим пороговим підходом, забезпечено низькі накладні витрати та пояснюваність рішень. Висновки. Запропоноване рішення є ефективним засобом оперативної та інтерпретованої оцінки мережевих умов у браузері, придатним для середовищ з обмеженими ресурсами. Результати можуть бути використані для подальшого вдосконалення адаптивного завантаження, розширення простору ознак і впровадження компактніших ML-моделей у вебзастосунках.
Авторське право (c) 2025 Artem Prylipa, Anna Filatova http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ ПІДХІД ДО ПЛАНУВАННЯ З УРАХУВАННЯМ КОНЦЕПЦІЇ ДОПУСТИМОГО БАЛАНСУ РОБІТ
У статті представлено інтелектуальний підхід до задачі планування обчислювальних робіт у розподіленому середовищі з урахуванням концепції допустимого балансу навантаження. Запропонована модель поєднує принципи багатокритеріальної оптимізації та машинного навчання для адаптивного розподілу ресурсів між вузлами системи. Введення коефіцієнта допустимості дозволяє динамічно обмежувати набір машин, доступних для виконання конкретної роботи, що підвищує ефективність використання потужностей та зменшує час очікування задач. Розроблений підхід враховує різні критерії ефективності — продуктивність, баланс навантаження та стабільність планування — і може бути реалізований у грід- та хмарних інфраструктурах. Експериментальні результати демонструють, що застосування інтелектуальних алгоритмів дозволяє досягти оптимального компромісу між швидкодією системи та рівномірністю завантаження обчислювальних ресурсів.
Авторське право (c) 2025 Viacheslav Radchenko, Yuliia Andrusenko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
СТРАТЕГІЧНЕ ПЛАНУВАННЯ В КОНТЕКСТІ КОМБІНОВАНОГО ТЕСТУВАННЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
Актуальність. З огляду на швидкий розвиток практик інженерії програмного забезпечення та потребу у забезпеченні якості за умов конкурентного середовища з оптимальними витратами, актуальність розроблення стратегічних підходів до планування комбінованого тестування постійно зростає. Об'єкт дослідження: процес стратегічного планування комбінованого тестування програмного забезпечення, що інтегрує кілька методологій тестування шляхом системної реалізації фреймворків, оцінювання ризиків та алгоритмів оптимізації використання ресурсів. Мета статті: дослідження присвячене аналізу стратегічних підходів до планування комбінованого тестування програмного забезпечення та оцінюванню їх ефективності у різних предметних галузях. Стаття має на меті запропонувати структуровану модель інтеграції стратегій тестування та здійснити оцінку механізмів оптимізації розподілу ресурсів у складних середовищах тестування. Результати дослідження: розроблено комплексний фреймворк стратегічного планування комбінованого тестування програмного забезпечення (SPF-CST), що складається з шести взаємопов’язаних компонентів: аналіз контексту; багатовимірна оцінка ризиків; пріоритизація, керована штучним інтелектом; вибір стратегії; оптимізація ресурсів; системи моніторингу. Емпірична верифікація на основі восьми промислових кейсів продемонструвала зменшення показника витоку дефектів на 35%, підвищення ефективності тестування на 28% та скорочення витрат на регресійне тестування на 45%. Дослідження показало, що стратегічне планування суттєво підвищує результативність тестування завдяки системній інтеграції методологій та адаптивному управлінню ресурсами. Висновки. Дослідження довело ефективність пріоритизації на основі ризиків та математичної оптимізації у виборі стратегії тестування. Запропонований framework надає практичні інструменти для впровадження організаціями комплексних стратегій тестування з урахуванням обмежень ресурсів і часових рамок проєктів.
забезпечення якості програмного забезпечення
Авторське право (c) 2025 Dmytro Rosinskiy, Vitalii Sitnikov, Daria Pyvovarova, Dmytro Vasylenko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
МОДЕЛІ ТА МЕТОДИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ОБРОБКИ ДАНИХ В КОМП’ЮТЕРНИХ МЕРЕЖАХ
У статті розглядаються сучасні моделі та методи штучного інтелекту для ефективної обробки даних в комп'ютерних мережах. Проаналізовано основні підходи до застосування машинного навчання, глибокого навчання та нейронних мереж для оптимізації мережевого трафіку, виявлення аномалій та підвищення безпеки мережевих систем. Досліджено алгоритми класифікації мережевого трафіку, методи передбачення навантаження та системи автоматичного виявлення вторгнень на основі ШІ. Мета роботи полягає у розробці та дослідженні інтелектуальних методів обробки даних у комп’ютерних мережах, що забезпечують масштабованість, адаптивність і енергоефективність. Для цього передбачається створення моделей класифікації трафіку, алгоритмів балансування навантаження та систем виявлення кіберзагроз на основі технологій машинного і глибокого навчання. Результати: У роботі запропоновано гібридну модель класифікації мережевого трафіку, алгоритм адаптивного балансування навантаження на основі підкріплюючого навчання та систему виявлення кіберзагроз у реальному часі. Експериментальні дослідження підтвердили ефективність методів: точність класифікації перевищує 94%, а продуктивність мережі зросла більш ніж на 20%. Висновки: Застосування методів машинного та глибокого навчання значно підвищує ефективність управління комп’ютерними мережами. Отримані результати мають практичне значення для побудови масштабованих, енергоефективних і безпечних мережевих систем нового покоління.
Авторське право (c) 2025 Oleg Slobodianyk, Igor Zykov, Denys Grynov http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА КЕРУВАННЯ ОСВІТЛЕННЯМ НА ОСНОВІ МІКРОКОНТРОЛЕРА З АДАПТАЦІЄЮ ДО УМОВ НАВКОЛИШНЬОГО СЕРЕДОВИЩА
Актуальність. Зростаюча потреба в енергоефективних рішеннях для освітлення та розвиток технологій розумного дому створюють потребу в розробці інтелектуальних систем керування освітленням. Сучасні системи повинні адаптуватися до змінних умов навколишнього середовища, забезпечувати комфорт користувача та значно знижувати споживання енергії. Об'єкт дослідження: інтелектуальні системи керування освітленням на базі мікроконтролерів з функціями адаптації до умов навколишнього середовища. Мета статті: проведення аналітичного огляду існуючих інтелектуальних рішень керування освітленням, визначення оптимальних технічних рішень та визначення перспективних напрямків розвитку. Результати дослідження: Було проведено комплексний аналіз сучасних інтелектуальних систем керування освітленням, розглянуто ключові технології датчиків, мікроконтролерів та алгоритмів адаптації. Визначено переваги та недоліки основних комерційних рішень, а також визначено оптимальні апаратні та програмні платформи. Висновки. Інтелектуальні системи керування освітленням демонструють значний потенціал для економії енергії (до 60%) та підвищення комфорту користувача. Найбільш перспективні рішення базуються на 32-бітних мікроконтролерах ARM Cortex-M з інтеграцією кількох датчиків та алгоритмів машинного навчання.
Авторське право (c) 2025 Anton Sorokin, Mykola Chaikin http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ВИКОРИСТАННЯ CISCO SECUREX ДЛЯ SOC-АВТОМАТИЗАЦІЇ
Актуальність. Стаття присвячена аналізу можливостей платформи Cisco SecureX у контексті автоматизації процесів центрів оперативного реагування на інциденти інформаційної безпеки (SOC). У роботі акцентується увага на актуальності дослідження, що зумовлена зростанням кількості кіберзагроз, збільшенням складності атак та дефіцитом висококваліфікованих фахівців у сфері кіберзахисту. Підкреслюється, що традиційні методи функціонування SOC є недостатньо ефективними в умовах мультивекторних атак, що об’єктивно потребує впровадження технологій оркестрації та автоматизації. У дослідженні систематизовано основні функціональні можливості Cisco SecureX, серед яких: інтеграція з багатокомпонентними інфраструктурами кіберзахисту (SIEM-системи, EDR-платформи, IDS/IPS-рішення), що забезпечує створення уніфікованого інформаційного простору; оркестрація SOC-процесів завдяки застосуванню сценаріїв реагування (playbooks), які дозволяють автоматизувати рутинні операції, скоротити час обробки інцидентів та зменшити людський фактор; розширені аналітичні можливості, що базуються на використанні механізмів машинного навчання і кореляції подій з різних джерел даних; підвищення точності виявлення кіберзагроз за рахунок багаторівневого аналізу даних, включаючи аналіз поведінкових патернів користувачів та мережевої активності. Особлива увага приділяється дослідницькому аспекту впливу SecureX на ефективність SOC. В роботі обґрунтовано, що застосування даної платформи дозволяє скоротити Mean Time to Detect (MTTD) та Mean Time to Respond (MTTR), що є критичними показниками для оцінки продуктивності SOC. Доведено, що інтеграція SecureX із системами загрозової розвідки (Threat Intelligence) забезпечує більш повне контекстуальне розуміння атак, підвищує рівень проактивного захисту та сприяє формуванню адаптивної архітектури безпеки. З точки зору наукової новизни, у статті представлено систематизацію підходів до SOC-автоматизації, де Cisco SecureX розглядається не лише як інструмент практичної реалізації, а й як об’єкт дослідження для оцінки ефективності інтегративних платформ безпеки. У роботі визначено перспективні напрями подальших досліджень, серед яких: підвищення рівня когнітивної автоматизації SOC на основі АІ, оптимізація сценаріїв реагування з використанням адаптивних алгоритмів та оцінка масштабованості SecureX у різних організаційних середовищах. Таким чином, впровадження Cisco SecureX є обґрунтованим з точки зору як теоретичних досліджень, так і практичної реалізації. Платформа сприяє формуванню нового підходу до управління інформаційною безпекою, заснованого на інтеграції, автоматизації та аналітиці, що визначає її стратегічну значущість для підвищення кіберстійкості сучасних організацій.
Авторське право (c) 2025 Tatiana Fesenko, Yuliia Kalashnikova http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
НЕЧІТКИЙ АНСАМБЛЬ ДЕРЕВ РІШЕНЬ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СТАНУ КОМП’ЮТЕРНИХ СИСТЕМ
Об'єктом дослідження є процес ідентифікації стану комп’ютерних систем. Предметом дослідження є методи нечіткого ансамблю дерев з багатовимірними вузлами рішень для ідентифікації стану комп’ютерних систем. Метою дослідження є розробка та оцінка ефективності нечіткого ансамблю дерев рішень для підвищення точності ідентифікації стану комп’ютерних систем за умов наявності невизначеності, шумових впливів та неповних даних. Методи, що використовуються: методи машинного навчання, методи попередньої обробки даних, ансамблеві класифікатори, стекінгові підходи, методи комбінування та вибору ознак КС. Отримані результати: досліджено ефективність класичних та розроблених методів для ідентифікації стану комп’ютерних систем у складних умовах, що включають дисбаланс даних та наявність аномальних станів. Запропоновано комплексний підхід із використанням Fuzzy Stacking з MDT, що забезпечує високу точність і стабільність класифікації. Найкращі результати отримано саме для стекінгового підходу, який поєднує базові класифікатори та нечіткі дерева рішень, дозволяючи мінімізувати помилки першого та другого роду та досягти високих показників узагальнюючої здатності (MCC, F1-score, TS, LN(DOR)). Висновки. За результатами дослідження запропоновано удосконалений підхід до ідентифікації стану комп’ютерних систем, який поєднує стекінговий метод із Fuzzy MDT та оптимізацію вибору ознак. Комплексне використання цих методів дозволяє значно покращити точність класифікації, стабільність результатів та стійкість моделей до дисбалансу даних, а також забезпечує високу якість класифікації навіть у випадках появи нових аномальних станів.
Авторське право (c) 2025 Viktor Chelak, Oleksii Hornostal http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ВИКОРИСТАННЯ ВІРТУАЛЬНИХ ВИМІРЮВАЛЬНИХ ЗАСОБІВ В КУРСАХ МЕТРОЛОГІЇ, ЕЛЕКТРОНІКИ ТА ЕЛЕКТРИЧНИХ МАШИН У ПІДГОТОВЦІ ФАХІВЦІВ З ЕЛЕКТРИЧНОЇ ІНЖЕНЕРІЇ
В роботі показане, що перспективним напрямком модернізації учбової лабораторної бази є використання методик відкритих систем разом з впровадженням технологій застосування віртуальних приладів, заснованої на вживанні методів комп'ютерних вимірів. Метою роботи є аналіз можливостей створення віртуальних лабораторних робіт з різних дисциплін та їх використання у професійній підготовці фахівців з електричної інженерії у вищих навчальних закладах. В результаті аналізу найбільш відомих прикладних комп'ютерних пакетів, які призначені для проектування електронних блоків, авторами виявлено, що можливість моделювання як найпростіших електричних схем, так і схем силової електроніки та досить складних схем управління ними, а також різних електричних машин є головною перевагою пакета Simulink середовища МАТLАВ у порівнянні з іншими програмними засобами. Наведені приклади побудови схем для віртуальних лабораторних робіт з курсу метрології. Показано, що віртуальні лабораторні роботи підвищують інтерес студентів до процесу навчання, а також рівень їх умінь та навичок.
Авторське право (c) 2025 Оleksandr Shefer, Nataiia Yermilova, Оleksandr Dryuchko, Mariia Stepanko, Sergii Pasichko http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0