Інформаційні технології в економіці та природокористуванні
«Інформаційні технології в економіці та природокористуванні» – науковий рецензований журнал відкритого доступу, заснований у 2017 році Національним університетом біоресурсів і природокористування України (НУБіП України). Публікує результати фундаментальних і прикладних досліджень у комп'ютерних науках щодо цифровізації та оптимізації процесів у різних сферах економіки й бізнесу, особливо в аграрному секторі, а також в екології та природокористуванні, освіті та біологічних науках, охоплюючи такі ключові напрями: інформаційні технології, системи управління, комп'ютерні системи й мережі, технології захисту інформації в природокористуванні, економічна кібернетика, штучний інтелект та машинне навчання. ISSN 3083-7502 | УДК: [33+502]:004.9 Періодичність: 2 випуски на рік. Мови: українська, англійська. Сайт: https://journals.nubip.edu.ua/index.php/Inf/uk. Державна реєстрація: ідентифікатор медіа R40-06595 (Рішення НРКУ № 2543 від 20.11.2025 р.).
Національний університет біоресурсів і природокористування України
Усі матеріали розповсюджуються згідно з умовами міжнародної публічної ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International Public License, що дозволяє іншим поширювати статтю з визнанням авторства та першої публікації в цьому журналі.
ВИБІР МОВИ ПРОГРАМУВАННЯ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ МОНІТОРИНГУ ЛІСІВ І ПРОТИДІЇ ПОЖЕЖАМ МЕТОДОМ АНАЛІЗУ ІЄРАРХІЙ
Робота присвячена розв’язанню актуальної науково-практичної задачі — обґрунтуванню вибору мови програмування для створення інтелектуальних систем екологічного моніторингу в режимі реального часу. У дослідженні наголошується на переході від пасивного спостереження до активного використання алгоритмів штучного інтелекту (комп'ютерного зору, глибокого навчання) для раннього виявлення лісових пожеж. Наукова новизна полягає у застосуванні математичного апарату методу аналізу ієрархій (МАІ) для мінімізації суб’єктивізму при виборі технологічного стека. Авторами побудовано ієрархічну модель оцінювання чотирьох альтернатив: Python, C++, Rust та Lisp. Для порівняльного аналізу обрано п’ять ключових критеріїв: швидкість обробки, точність розпізнавання, автономність (енергоефективність), масштабованість та вартість розробки. Розрахунок вагових коефіцієнтів критеріїв продемонстрував пріоритетність точності детекції (43%) та продуктивності роботи системи (28%). За результатами обчислення інтегральних показників виявлено перевагу мови Rust (8,54), яка випередила C++ (7,82) та Python (7,16). Встановлено, що Rust є найбільш збалансованим рішенням для реалізації концепції Edge Computing, оскільки забезпечує безпеку пам’яті та високу швидкість обробки безпосередньо на автономних пристроях. У підсумку запропоновано оптимальну стратегію побудови гібридної архітектури: використання Rust для низькорівневих модулів детекції та Python для хмарної аналітики даних.
Авторське право (c) 2026 Інформаційні технології в економіці та природокористуванні https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
ВІРТУАЛЬНА СИСТЕМА МОДЕЛЮВАННЯ ДЛЯ РОБОТОТЕХНІКИ ТА ПЛАТФОРМ СИМУЛЯЦІЇ ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ З ПРИКЛАДОМ СКЛАДСЬКОЇ СИСТЕМИ В UNREAL ENGINE 5
Цифрові двійники та високоякісні симулятори стають центральними для проєктування, тестування та експлуатації сучасних робототехнічних систем у промисловості, логістиці та взаємодії людини з роботами. Однак, існуючі порівняльні дослідження зазвичай зосереджуються на одному типі роботів, однотипних завданнях або симуляторі та рідко враховують специфічні для цифрових двійників аспекти, такі як телеметричні конвеєри, інтерфейси операторів або хмарне підключення. У цій статті пропонується уніфікована система оцінки для цифрових двійників, орієнтованих на робототехніку. Проведене дослідження застосовується до п'яти репрезентативних випадків використання: 1 - малі БПЛА, 2 - промисловий робот маніпулятор, 3 - логістична ячейка складу з автономними мобільними роботами (AMR), 4 - мобільний маніпулятор на основі HCI/VR, і 5 - загальний сценарій патрулювання та стикування у приміщенні. Фреймворк стандартизує вхідні дані (профілі роботів і середовища, визначення завдань, контракти даних цифрових двійників) та вихідні дані (метрики завдань і продуктивності та метрики DT), а також кодує складність завдань через структуровані фази та кроки керування на кожен конкретний епізод. Він реалізований на кількох робототехнічних симуляторах, що на сьогодні широко використовуються, а саме: Gazebo/gz-sim, Webots, NVIDIA Isaac Sim, CoppeliaSim, та на стеку на базі Unreal Engine 5 (UE5), який поєднує імпорт активів Datasmith, Chaos Physics, Blueprints/Control Rig та інтерфейси UMG/VR. Як детальне кейс-стаді, в роботі автори втілють логістичний приклад використання складу як цифрового двійника на базі UE5 та демонтрують кількісні результати щодо пропускної здатності замовлень, довжини шляхів, коефіцієнта реального часу, часу кадру, пропускної здатності телеметрії та затримки UI до спрацьовування. Також проаналізовано технічні недоліки, такі як накладні витрати процесора Blueprint і уповільнення, викликані візуальним навантаженням. На всіх платформах і кейсах використання результатів дослідження демонструє компроміси між фізичною точністю, масштабованістю, багатогранністю взаємодії та чутливістю DT, а також призводять до практичних рекомендацій щодо вибору та композиції симуляційних і цифрових стеків для БПЛА, маніпуляцій, логістики та HCI-центричних застосувань. Стаття завершується обговоренням обмежень, зокрема спрощення симуляції та апаратної залежності, а також окреслює майбутні кроки до кореляції симулятора до реального та автоматизованого banchmarking.
Авторське право (c) 2026 Інформаційні технології в економіці та природокористуванні https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
СПЕЦІАЛІЗОВАНИЙ МОДУЛЬ НА БАЗІ ARDUINO ДЛЯ АВТОМОБІЛЬНОЇ СИСТЕМИ БЕЗПЕКИ
У статті розглядається проблема забезпечення кіберстійкості вищих навчальних закладів (ВНЗ) шляхом розробки та впровадження комплексної архітектури кіберзахисту. Показано, що ефективність такої системи визначається здатністю інтегрувати освітні, адміністративні та ресурсні підсистеми з урахуванням їх взаємозалежності та особливостей функціонування. Розглянуто основні ризики та наслідки кібератак. Викладено принципи побудови безпечної інформаційної інфраструктури та критерії, яким повинна відповідати надійна й ефективна система кібербезпеки ЗВО. Запропоновано модель управління інформаційними потоками та ресурсами ЗВО з використанням технологій нейронних мереж та інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Результати дослідження свідчать про доцільність використання моделюючих інструментів для прогнозування загроз, оптимізації розподілу ресурсів та підвищення стійкості освітнього середовища до кіберризиків.
НЕЧІТКО-ЛОГІЧНА МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ СТАНУ ІНФОРМАЦІЙНОЇ СИСТЕМИ ПІД ЧАС DDOS-АТАК
Запропоновано нечітко-логічну модель оцінювання стану інформаційної системи (ІС) під час DDoS-атак. Модель базується на використанні системи лінгвістичних змінних, які описують критичні параметри мережевого трафіку та характеристик функціонування ІС. Для формування оцінки поточного ризику застосовано нечіткий висновок типу Мамдані з подальшою дефазифікацією методом центра ваги. Проведено імітаційний експеримент, який реалізовано у середовищі Python із використанням бібліотеки scikit-fuzzy. Отримані результати підтвердили, що запропонована модель адекватно відображає залежність інтегрального ризику від зміни параметрів навантаження, забезпечує безперервність оцінювання та чутливість до критичних комбінацій факторів трафіку. Отримані результати дають підставу розглядати розроблену модель як базис синтезу модуля моніторингу стану ІС.
ТЕХНОЛОГІЇ DIGITAL TWINS У СИСТЕМАХ УПРАВЛІННЯ АГРАРНИМИ ПРОЕКТАМИ
Протягом останніх кількох десятиліть глобальний ринок та життєві процеси показали, що багато різних аспектів людської діяльності тісно пов'язані. Це призводить до Стратегії сталого розвитку, спрямованої на збалансований взаємозв'язок довкілля (землі, атмосфера, екосистеми), суспільства (культура, освіта та охорона здоров'я) та економіки, в цілому. Такий комплексний підхід потребує нових інструментів для розробки та оцінки проектів у всіх сферах діяльності. Поточна робота присвячена потенційним напрямкам розвитку таких інструментів. У роботі розглянуто та проаналізовано можливі принципи побудови систем розробки проектів для сільськогосподарських підприємств на основі сучасних технологій цифрових двійн¬иків (Digital Twins), механізму онтологій та мережевих сервісів в умовах підвищення вимог Сталого Розвитку і загальних тенденцій раціонального та ощадливого використання ресурсів планети. У аналізі відзначено потенційно високу ефективність та універсальність запропонованого підходу не тільки для вирішення питань зі створення проектів, але й подальшого керування ними та моніторингу відповідності цільовим функціям. На умовному прикладі використання певної земельної ділянки розглянуто особливості та загальні підходи формування структури інформаційної моделі предметної області та суміжних інформаційних ресурсів. Визначено, також, два основні напрямки подальшого руху – створення бази для уніфікованої реалізації цифрових двійників та систем з автоматизованого аналізу онтологій представлених у форматах OWL та генерації на їх основі нових складних моделей-фреймворків. Робота є попереднім обґрунтуванням концепції створення нових систем управління життєвим циклом економічних та господарських проектів у аграрній сфері.
АСПЕКТИ ВИЯВЛЕННЯ КІБЕРЗАГРОЗ В МЕРЕЖЕВОМУ ТРАФІКУ УНІВЕРСИТЕТУ
Сучасні кібернетичні загрози для телекомунікаційних систем і мереж характеризуються високим ступенем прихованості, адаптивності та різноманітності. Це ускладнює їхнє оперативне виявлення в мережевому трафіку, зокрема, університету. В умовах мінливої структури кібератак традиційні методи, що базуються на сигнатурному аналізі та фіксованих правилах, виявляються недостатньо ефективними для ідентифікації нових або модифікованих загроз. У зв'язку з цим зростає значущість розробки інтелектуальних гібридних підходів. Такі методи здатні аналізувати поведінкові характеристики університетського трафіку та адаптуватися до його змін. У статті представлено метод виявлення кібернетичних загроз, заснований на поєднанні методів ансамблевої кластеризації та баєсівського імовірнісного моделювання. На першому етапі використовується машинне навчання для виділення прихованих поведінкових ознак мережевих з'єднань в університетській мережі на основі різних кластеризаційних алгоритмів. Отримані ембединги поведінки надалі слугують вхідними даними для побудови баєсівської мережі, що описує імовірнісні залежності між параметрами поведінки та ознаками аномальності. Запропонований підхід дозволяє не тільки фіксувати відхилення від нормальної поведінки в трафіку, але й забезпечує інтерпретованість рішень у сфері інформаційної безпеки. Практична цінність методу полягає в його потенціалі для застосування в системах моніторингу мережевого трафіку в корпоративних мережах.
Авторське право (c) 2025 Інформаційні технології в економіці та природокористуванні https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
КІБЕРСТІЙКІСТЬ ЗАКЛАДІВ ВИЩОЇ ОСВІТИ УКРАЇНИ В УМОВАХ ВОЄННОГО СТАНУ
У статті досліджується проблема забезпечення кіберстійкості закладів вищої освіти (ЗВО) шляхом розроблення та впровадження комплексної архітектури кіберзахисту. Показано, що ефективність такої системи визначається здатністю інтегрувати освітні, адміністративні та ресурсні підсистеми, враховуючи їх взаємозалежність і специфіку функціонування. Розглянуто основні ризики та наслідки кібератак. Окреслено принципи побудови захищеної інформаційної інфраструктури й критерії, яким має відповідати надійна й ефективна система кібербезпеки ЗВО. Запропоновано модель управління інформаційними потоками ЗВО та ресурсами із застосуванням нейромережевих технологій та інтелектуальних систем підтримки рішень. Результати дослідження демонструють доцільність використання інструментів моделювання для прогнозування загроз, оптимізації розподілу ресурсів і підвищення стійкості освітнього середовища до кіберризиків.
КОНВЕРГЕНЦІЯ БЕЗПЕКИ В ІНДУСТРІЇ 5.0: УРОКИ ІГРОВИХ СИСТЕМ ЗАХИСТУ ВІД ШАХРАЙСТВА ДЛЯ ЗАХИСТУ ЦИФРОВИХ ДВІЙНИКІВ У КОМП'ЮТЕРНИХ СИСТЕМАХ
Системи цифрових двійників (ЦД) мають вирішальне значення для розвитку Індустрії 5.0, забезпечуючи синхронізоване, інтелектуальне моделювання фізичних активів для моделювання, моніторингу та прогнозного керування. Однак зростаюча інтеграція цими платформами штучного інтелекту, телеметричних даних і автономного прийняття рішень наражає їх на ескалацію загроз кібербезпеці. У цьому дослідженні досліджується, як усталені методи безпеки в індустрії відеоігор, зокрема технології захисту від шахрайства, можуть бути перепрофільовані для задоволення зростаючих вимог безпеки DT. Ми провели порівняльний огляд літератури та зіставлення архітектури між середовищами відеоігор та інфраструктурами ЦД, зосередившись на поведінковому спуфінгу, телеметричній ін'єкції та фальсифікації під час виконання. Крім того, ми провели моделювання з використанням статистичних моделей та моделей машинного навчання (фільтри Z-показників, SVM, LSTM) для оцінки адаптивності механізмів виявлення на основі гри. Результати показують, що поведінкове моделювання за допомогою штучного інтелекту значно підвищує точність виявлення загроз, зберігаючи при цьому низьку затримку. На основі цих висновків ми пропонуємо багаторівневу структуру кібербезпеки для цифрових двійників, яка дбає про конфіденційність. Це дослідження демонструє, що конвергенція систем захисту від шахрайства та комп'ютерної інженерії пропонує життєздатну стратегію для побудови стійкої та етично узгодженої цифрової інфраструктури в епоху Індустрії 5.0.
СТВОРЕННЯ ХМАРНОГО ІТ-СЕРЕДОВИЩА В ОРГАНІЗАЦІЯХ
Сучасний розвиток інформаційних технологій зумовлює активне впровадження хмарних обчислень у різні сфери діяльності організацій. Різноманітність хмарних сервісів, їх провайдерів та сервісних моделей потребує обґрунтованого вибору оптимальних рішень, що максимально відповідають потребам конкретної організації з урахуванням економічних, технічних, функціональних і безпекових критеріїв [1]. Вибір відповідної конфігурації хмарних сервісів є складним завданням, оскільки потребує врахування значної кількості змінних параметрів та ризиків. Традиційні підходи, засновані на експертних оцінках, є недостатньо ефективними у складних динамічних умовах ринку, що обумовлює актуальність автоматизованих систем підтримки прийняття рішень у цій сфері. Одним з етапів створення хмарного ІТ-середовища в організаціях є розробка системи підтримки прийняття рішень, яка дозволяє забезпечити структурований аналіз доступних альтернатив, використовуючи математичні моделі багатокритеріального аналізу. Застосування таких методів дає змогу формалізувати процес порівняння варіантів, враховувати численні параметри та приймати обґрунтовані управлінські рішення. Водночас розробка подібних систем супроводжується низкою технічних труднощів, зокрема, щодо забезпечення коректної обробки вхідних даних, оптимального вибору методів оцінювання та побудови гнучкої архітектури, здатної адаптуватися до специфічних вимог користувача.
системи підтримки прийняття рішень (СППР)
ДОСЛІДЖЕННЯ ВПЛИВУ ВЕЛИКИХ МОВНИХ МОДЕЛЕЙ НА РОЗРОБКУ ВЕБСАЙТІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ФРЕЙМВОРКУ VUE
У цій статті досліджується трансформаційний вплив великих мовних моделей (LLM) на сучасну компонентно-орієнтовану веброзробку, використовуючи фреймворк Vue.js як конкретний приклад. Синтезуючи результати широкого емпіричного дослідження розробки програмного забезпечення за допомогою LLM [1], ми аналізуємо парадигматичний зсув від нативних робочих процесів фреймворку до процесів, доповнених LLM. Аналіз охоплює весь життєвий цикл проєкту, виявляючи значне підвищення продуктивності на етапах реалізації та розгортання, зокрема у створенні компонентів, автоматизації тестування та налаштуванні інфраструктури. Однак ці переваги врівноважуються критичними викликами, серед яких занепокоєння щодо надійності коду, увічнення конфліктів версій через застарілі навчальні дані та ризик когнітивного розвантаження серед розробників. Ми стверджуємо, що інтеграція LLM переосмислює роль старшого розробника, перетворюючи його з основного генератора коду на експерта-валідатора та архітектурного наглядача. Стаття завершується окресленням ключових ризиків та пропозицією напрямків для майбутніх досліджень, наголошуючи на необхідності створення специфічних для фреймворку бенчмарків для оцінки якості коду, згенерованого ШІ, та лонгітюдних досліджень щодо супроводжуваності Vue.js-застосунків, розроблених за допомогою LLM.
ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ АВТОМАТИЗАЦІЇ ОБРОБКИ РЕЗЮМЕ КАНДИДАТІВ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ПРОЦЕСУ ФОРМУВАННЯ ІТ-КОМАНД
Стаття присвячена розробці інформаційної технології автоматизованої обробки резюме кандидатів у форматі PDF з використанням мови програмування Python. Представлено підхід до вилучення, структуризації та подальшого аналізу даних із застосуванням бібліотек pdfplumber, spaCy та pandas. Запропонований модуль дозволяє визначати ключові елементи резюме, зокрема освіту, навички, контактну інформацію та досвід роботи, з подальшим формуванням структурованих даних у форматі JSON. Особливу увагу приділено забезпеченню універсальності алгоритму для резюме з довільною структурою та україномовним контентом. У роботі розглянуто основні етапи реалізації програмного рішення, наведено діаграми потоків даних, схеми обробки PDF-файлів та приклади юніт-тестування функцій системи. Розроблена технологія може бути використана для автоматизації первинного етапу рекрутингу та інтеграції з HR-аналітичними системами, що підвищує точність і швидкість обробки кандидатських даних у процесі формування ІТ-команд.
SOLID ЯК СИСТЕМА КОНСТРУКТИВНИХ ОБМЕЖЕНЬ У ПРОЄКТУВАННІ АРХІТЕКТУРИ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
Стаття подає SOLID як систему конструктивних обмежень, що дисциплінує ступені свободи дизайну й переводить еволюцію програмних систем у керований процес. Пояснюється зв’язок принципів із фундаментом ООП, із шаблонами проектування та з архітектурними стилями Розкриваються неочевидні ефекти: передчасні абстракції при OCP, прихована конфігураційна зв’язність при DIP/DI, «class explosion» і фрагментація відповідальностей при SRP/ISP, семантичні порушення LSP, що не фіксуються сигнатурами. Запропоновано операційний підхід до валідації рішень через метрики, контрактні тести і контрольні пороги введення абстракцій, а також наведено практичні протоколи прийняття рішень.
ГІБРИДНА МОДЕЛЬ ОПТИМІЗАЦІЇ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДЛЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ
У статті представлено комплексний підхід до оптимізації алгоритмів кластеризації в системах підтримки прийняття рішень (СППР) у середовищі великих даних. Проведено аналіз проблем масштабованості, обчислювальної складності та стабільності результатів, характерних для класичних методів K-Means, DBSCAN і Agglomerative Clustering. Запропоновано удосконалений гібридний алгоритм K-Means++ Hybrid, який поєднує механізми паралельних обчислень, адаптивного налаштування параметрів і динамічного контролю ітераційного пошуку. Методологічна основа дослідження базується на системному аналізі, математичному моделюванні та експериментальному тестуванні із використанням наборів даних UCI Repository і технологій GPU-прискорення (CUDA). Експериментальні результати підтверджують, що застосування запропонованого підходу дозволяє знизити час виконання кластеризації в середньому на ≈43% порівняно з базовими алгоритмами, підвищивши при цьому коефіцієнт силуету до 0,73 та зменшивши енергоспоживання процесора на 20–25%. Отримана модель забезпечує високу стійкість при роботі з гетерогенними наборами даних і може бути інтегрована в системи аналізу транспортних потоків, оцінювання фінансових ризиків та моніторингу екологічних параметрів. Розроблений підхід формує основу для побудови адаптивних модулів інтелектуального аналізу даних, які підтримують масштабування, інтерпретованість результатів і реальну роботу в потокових аналітичних системах. Подальші дослідження доцільно зосередити на поєднанні гібридної кластеризації з моделями глибинного навчання та методами оптимізації на базі еволюційних алгоритмів
СЕМАНТИЧНА СЕГМЕНТАЦІЯ УЛЬТРАЗВУКОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ МОЗКУ ПЛОДА НА ОСНОВІ ЗАГАЛЬНОГО ПОВНІСТЮ ЗГОРТКОВОГО ДИСКРИМІНАТОРА
Ураження центральної нервової системи (ЦНС) плода є одним з найпоширеніших вроджених захворювань плода у світі. Використання методів глибокого навчання має велике значення для забезпечення лікарів надійними допоміжними методами діагностики. Область за межами ореолу черепа на ультразвукових зображеннях головного мозку плода містить багато нерелевантної інформації та має нечіткі межі, що не сприяє вирішенню задач класифікації або розпізнавання ультразвукових зображень. Метою роботи є дослідження впливу генеративних змагальних мереж на основі універсальних повністю згорткових дискримінаторів на результати автоматичної сегментації ореолу черепа на ультразвукових зображеннях головного мозку плода. У статті запропоновано метод автоматичної сегментації ореолу черепа на ультразвукових зображеннях головного мозку плода з використанням генеративної змагальної мережі на основі універсального повністю згорнутого дискримінатора. На основі концепції генеративних змагальних мереж побудовано нову семантичну мережу сегментації на основі універсального дискримінатора. Для перевірки універсальності дискримінатора мережа семантичної сегментації використовуються мережі Deeplab_v2 та Attention U-net як генератори для генерації карт ймовірностей результатів сегментації. Універсальний повністю згортковий дискримінатор також розроблено для того, щоб він міг навчитися розрізняти, чи є карта ймовірностей на вході мережі дискримінатора реальними даними або результатами сегментації. Експериментальні результати на наборі даних автоматичного вимірювання окружності голівки плода при ультразвуковому дослідженні демонструють ефективність алгоритму. Порівняно з базовою лінією Deeplab_v2, точність сегментації значно покращилася, і Attention U-net також має аналогічне покращення. Генеративна змагальна мережа на основі універсального повністю згорткового дискримінатора може ефективно підвищити точність автоматичної сегментації ореолу черепа на ультразвукових зображеннях мозку плода.
ПОКРАЩЕННЯ ВЗАЄМОДІЇ ЛЮДИНИ ТА КОМП'ЮТЕРА: РОЛЬ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ ІНТЕРФЕЙСІВ КОРИСТУВАЧА У ВБУДОВАНИХ ТА IOT СИСТЕМАХ
Стрімкий розвиток інноваційних технологій у сучасному світі суттєво змінив цифрові додатки та діяльність людини в цілому. Прогрес у галузях апаратного забезпечення, цифрового програмного забезпечення та інтерактивних інтерфейсів користувача зробив дизайн користувацького досвіду (UX) критично важливим фактором у різних галузях, включаючи охорону здоров'я, аерокосмічну, будівельну та військову галузі. Взаємодія людини та комп'ютера (HCI) має важливе значення для підвищення зручності використання системи шляхом забезпечення того, щоб інтелектуальні системи взаємодії були орієнтовані на користувача та максимально доступними. Інтеграція інтелектуальних систем, Інтернету речей (IoT) та вбудованих технологій відкриває нові виклики та можливості у дизайні інтерфейсів. Орім того, у міру впровадження нових інтелектуальних систем автоматизації та цифрової трансформації, зростає попит на адаптивні, зручні для користувача інтерфейси. Розуміння того, як користувачі взаємодіють із цими технологіями, має важливе значення для оптимізації ефективності та підвищення загальної задоволеності користувачів. У даній роботі досліджуються принципи HCI та дизайну взаємодії; аналізується, як цифрові аналогові інтерфейси сприяють практичному використанню системи. Авторами використано якісний підхід, враховуючи сучасні дослідження дизайну інтерфейсу користувача (UI), інтерактивних систем та інтелектуальних додатків. У дослідженні також розглядаються приклади з різних галузей, де UX та оптимізація інтерфейсу значно вплинули на продуктивність системи та задоволеність користувачів. Збір даних включав аналіз літератури, інтерв'ю з експертами та звіти про тестування юзабіліті, що забезпечує всебічне розуміння проблем та досягнень у дизайні взаємодії. Методологія дослідження також включає порівняльний аналіз традиційних і нових моделей інтерфейсів для виявлення кращих практик проектування адаптивних та інтелектуальних систем. Результати показують, що добре розроблені інтерфейси підвищують залученість користувачів, ефективність та функціональність системи. Фактори, що впливають на зручність використання, включають адаптивний дизайн, міркування доступності та інтуїтивно зрозумілий досвід користувача. Тематичні дослідження показують, що галузі, які включають сучасні принципи UX та інноваційні технології взаємодії, демонструють підвищену операційну ефективність та задоволеність користувачів. Крім того, результати свідчать про те, що інтеграція підказок-користувачу на основі штучного інтелекту, механізмів зворотного зв'язку в режимі реального часу та мультимодальної взаємодії значно покращує адаптивність користувачів та ефективність системи. У дослідженні підкреслюється важливість зниження когнітивного навантаження при дизайні інтерфейсу, наголошуючи на таких стратегіях, як прогнозна аналітика та контекстно-залежні обчислення для покращення взаємодії з користувачами. Результати показують важливість HCI у проектуванні зручних та ефективних систем. Наголошується на необхідності постійних інновацій в UX та дизайні інтерфейсів, особливо в нових галузях, таких як IoT та вбудовані системи. Слід підкреслити роль штучного інтелекту, машинного навчання та доповненої реальності у формуванні майбутнього взаємодії з користувачами. Майбутні дослідження мають бути зосереджені на подальшій інтеграції персоналізації та адаптивних інтерфейсів на основі штучного інтелекту для покращення користувацького досвіду. Отримані результати свідчать про те, що міждисциплінарна співпраця між інженерами, дизайнерами та вченими-когнітивістами має важливе значення для розробки більш ефективних та орієнтованих на людину систем взаємодії. Врахування етичних міркувань, таких як конфіденційність та доступність даних, забезпечить справедливий та інклюзивний дизайн у майбутніх технологічних досягненнях.
ТЕХНОЛОГІЯ АНАЛІЗУ ЯКОСТІ ХАРАКТЕРИСТИК ГЕШ-ФУНКЦІЇ
Запропонована технологія аналізу якості геш-функції. Для перевірки якої спеціально розроблена геш-функція, яка є спрощеним аналогом MD5. Показано, що традиційна оцінка якості отриманих геш-значень на основі наявності кількості колізій має суттєвий недолік - висока обчислювальна складність. Тому, технологія оцінки якості зводиться до апроксимації аналітичного виразу функції, який піддається математичному аналізу традиційними методами, застосовними до поліномів. Більш якісною геш-функцією вважатися та геш-функції, гістограма якої є максимально наближеною до графіку функції y=x. Це буде відповідати гаусівському розподілу величин. При використанні запропонованої технології необхідно розробити критерії класифікації функцій за відхиленнями від ідеального розподілу значень за одним або декількома з таких показників, як: дисперсія; математичне очікування; середнє арифметичне; середнє геометричне значення тощо.
ВИЗНАЧЕННЯ СТАДІЙ ЗРІЛОСТІ ПОЛУНИЦІ ЗА ДОПОМОГОЮ МОДЕЛЕЙ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ
Протягом всієї історії сільського господарства технології вирощування та збору урожаю постійно вдосконалюються, полегшуючи роботу та полі та збільшуючи ефективність збору плодів. Сьогодні у галузь агропромисловості теж проникають сучасні технології, зокрема штучний інтелект. Його використання щороку стає дедалі поширенішим. Ця технологія дозволяє виробникам агропродукції в режимі реального часу отримувати великі обсяги інформації, аналізувати їх та приймати рішення щодо внесення добрив, використання пестицидів, зрошування та визначення зрілості плоду або рослини.. Не менш важливим аспектом застосування рішень штучного інтелекту є відслідковування вуглецевого сліду, що дає перевагу при виході на європейські ринки збуту. Поєднання з новітніми розробками безпілотних машин та роботів дозволяє збільшити продуктивність та обсяги виробництва у сільському господарстві. Важливою частиною сучасної агропромисловості є комп’ютерний зір — одна з галузей штучного інтелекту, яка зосереджена на створенні інтелектуальних систем, які здатні обробляти та аналізувати візуальну інформацію так, як це робить людська сенсорна система. У рамках даної технології часто використовуються нейронні мережі, що здійснюють як розпізнавання зображень, так і їхню класифікацію. У статті здійснено порівняльний аналіз різних моделей згорткових нейронних мереж для класифікації стадії дозрівання полуниці, а саме MobileNetV2, MobileNetV3Small та EfficientNetB0. Для оцінки нейромережі враховувалися такі параметри, як точність навчання та валідації, втрати при навчанні та валідації, час навчання. У результаті найкращі показники виявилися у мережі MobileNetV3Small. Результати та методика цього дослідження можуть бути корисними як для науковців, так і для підприємців, що працюють в агропромисловості та впроваджують штучний інтелект у виробничий процес.
МОДУЛЬ МАШИННОГО ЗОРУ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ОБ’ЄКТІВ НА ЗОБРАЖЕННЯХ І У ВІДЕОПОТОЦІ
Робота присвячена актуальній тематиці створення та застосування інтелектуальних методів комп’ютерного зору для автоматизованого виявлення й сегментації об’єктів захисного спорядження на зображеннях і у відеопотоці.Мета роботи полягає у визначенні об’єктів заданого типу на зображеннях, отриманих із відеокамери, а також розробці моделі детекції, яка зможе ефективно ідентифікувати та локалізувати ці об’єкти в різних умовах освітлення, масштабу та перспективи. В матеріалі статті досліджено досліджено процес підготовки даних, зокрема застосування методів аугментації для підвищення репрезентативності вибірки, а також виконано порівняльний аналіз параметрів, швидкодії та результатів роботи моделей SAM і YOLO. Наведено результати експериментальних досліджень, які свідчать про позитивний вплив збільшення обсягу та різноманітності датасету на збалансованість даних і узагальнювальну здатність моделей комп’ютерного зору. Запропоновані підходи окремого навчання моделей для задач сегментації та класифікації підтвердили свою ефективність у контексті автоматизованої обробки зображень. В роботі для реалізації завдання сегментації зображень було сформовано спеціалізований датасет для об’єктів захисного спорядження. На етапі підготовки до тренування моделі до цього набору даних було застосовано процедури аугментації, зокрема віддзеркалення, обертання, масштабування та зміну яскравості, що дозволило суттєво підвищити різноманітність навчальних прикладів. Збільшення розміру датасету забезпечило більш збалансоване представлення даних і підвищило узагальнювальну здатність моделі. Отримані в роботі результати підтверджують доцільність і ефективність запропонованого авторами для даної проблеми окремого навчання моделей для сегментації та класифікації зображень. До перспектив подальших розвідок слід віднести розширення датасету, оптимізацію обчислювальної складності моделей і дослідження їх застосування в режимі реального часу для відеоаналітики.
ТЕНДЕНЦІЇ ПІДВИЩЕННЯ КРИПТОГРАФІЧНОЇ МІЦНОСТІ СИМЕТРИЧНИХ БЛОКОВИХ ШИФРІВ У КОНТЕКСТІ СУЧАСНОГО РОЗВИТКУ КРИПТОСИСТЕМ
У статті розглядається поєднання аналітичних та прикладних підходів до вдосконалення симетричних блокових шифрів у світлі сучасних тенденцій розвитку криптографічних систем. У дослідженні аналізуються сучасні стандарти та рекомендації SOG-IS, що визначають основні напрямки еволюції симетричних алгоритмів, такі як перехід від застарілих схем на основі алгоритму Файстеля до оптимізованих структур (AES, полегшені блокові шифри для Інтернету речей). Використовуючи модифіковану версію шифру Simple-DES (S-DES), у статті пропонується метод підвищення криптографічної стійкості без зміни довжини ключа або блоку. Основні вдосконалення полягають у вдосконаленій конструкції S-боксів та їх динамічному виборі на основі графа ключів. Результати порівняльного аналізу демонструють значне підвищення стійкості до брут-форс-аналізу та диференціального криптоаналізу порівняно зі стандартним S-DES, зберігаючи при цьому низьку обчислювальну складність. Проведене дослідження підтверджує актуальність використання навчальних та експериментальних моделей, таких як S-DES, для вивчення сучасних методів підвищення безпеки симетричних шифрів, що має практичне значення для прототипування та легких реалізацій у системах Інтернету речей.
СИСТЕМИ КОРИСТУВАЛЬНИЦЬКОЇ ВЗАЄМОДІЇ ТА ЗВОРОТНОГО ЗВ'ЯЗКУ В ІНТЕРФЕЙСІ КОРИСТУВАЧА ПРИ ПРОЕКТУВАННІ ЦИФРОВИХ СИСТЕМ
Область «Взаємодія людини і комп'ютера» відповідає за дослідження нових способів і вдосконалення існуючих механік «користувач-комп'ютер» (користувач-пристрої). Процес взаємодії користувача з комп'ютером відбувається циклічно, і для кожної дії користувача або серії дій системи забезпечують відповідний зворотний зв'язок. Є багато видатних дослідників та дослідницьких робіт у галузі HCI, досліджень UI та інженерії взаємодії. Найбільш поширені роботи в області HCI, інтерфейсу користувача і взаємодії циклів зворотного зв'язку. Незважаючи на те, що область досліджень HCI та взаємодії не є новою, існує багато систем та можливостей, які залишилися невивченими або не отримали достатньої уваги. Серед них сфера цифрового дизайну, яка зосереджена на комплексному проектуванні системи, що включає багаторазове одночасне використання, взаємодію, складні взаємодії та зворотний зв'язок з кількома пристроями. Стаття присвячена розгляду актуальних питань щодо спосіб взаємодії людини- користувача з комп'ютерними цифровими системами. У центрі взаємодії додатків, програмного забезпечення і систем знаходиться людина – користувач. Причина, по якій ініціюється і інсталюється процес взаємодії, полягає в тому, що користувач має одну або кілька цілей, яких він хоче досягти. Така взаємодія відбувається, як правило, через відповідний інтерфейс, який може бути: механічним, цифровим, аналоговим, з сенсорним екраном тощо. Існує кілька типів користувачів, які прямо чи опосередковано впливають на цикл взаємодії, користувач або гравець безпосередньо впливає на системи та взаємодіє з ними, тоді як решта команди зацікавлених сторін відповідає за виробництво та підтримку розгорнутого додатку/системи. Певні завдання та активність взаємодії впливають на те, як користувач буде взаємодіяти з даною системою, можуть додавати додаткові обмеження та обмеження. Диференціація типу користувача та мети використання системи є життєво важливою на ранніх етапах проектування системи, оскільки певні галузі та професійні середовища надають великого значення меті кінцевого користувача та поетапному потоку взаємодії користувача з системою. Внутрішню комунікацію та логіку обробки систем можна розбити на дві частини – сервіси, орієнтовані на користувача, та модулі внутрішніх служб обробки системи. Для кінцевого користувача відповідного додатку або системи важливим є те, як саме буде реалізований цей процес взаємодії. Тобто, які будуть доступні органи керування, дії для взаємодії та механізми зворотного зв'язку від системи до користувача. Методи дослідження базуються на головних методологіях дизайну та аналізу цифрових продуктів з акцентом на користувальницькому досвіді, дослідженні вимог користувачів, контексту використання застосунку та представлення меню взаємодії з цифровим сервісом. У статті представлено результати детального опису та моделювання головного процесу взаємодії користувача із системою зворотного зв'язку (циклічний процес). Враховано контекст використання застосунку, головні бажання та цілі користувача при взаємодії, а також типи доступних варіантів взаємодії з інтерактивною системою. Представлений у роботі семи-кроковий процес користувальницької взаємодії включає в себе функції, дані, програмні системи та модулі, відповідну архітектуру програмного та апаратного забезпечення та методи внутрішньої комунікації між функціями циклу. Розроблено процес інтерактивної взаємодії, який описує повний цикл від початку до завершення роботи користувача з будь-яким цифровим, аналоговим, обчислювальним пристроєм, додатком, сервісом. Такий процес можна використовувати дизайнерам, розробникам програмного забезпечення, технічних засобів на етапі планування нової інтерактивної системи або удосконалення існуючої.
Авторське право (c) 2024 Інформаційні технології в економіці та природокористуванні https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА ПІДТРИМКИ ОЦІНЮВАННЯ МАГІСТЕРСЬКИХ РОБІТ: ПРИКЛАД РЕАЛІЗАЦІЇ В УМОВАХ ЦИФРОВОГО ОСВІТНЬОГО СЕРЕДОВИЩА ЗАКЛАДУ ВИЩОЇ ОСВІТИ
Цифровізація освіти охоплює все більше основних бізнес-процесів сучасного закладу вищої освіти. Приклад цифровізації окремих процесів підготовки та представлення результатів магістерського дослідження репрезентовано у даному дослідженні. Нами змодельовано інформаційну систему підтримки оцінювання магістерських робіт за результатами експертного оцінювання та автоматизованої перевірки тексту на наявність плагіату відповідно до нормативних документів закладу вищої освіти та загальних рекомендацій щодо дотримання академічної доброчесності. Визначено основні бізнес-процеси, а саме: управління користувачами, управління оцінюванням магістерської роботи, поширення результатів досліджень магістрів; здійснено їх декомпозицію за стандартами структурно-функціонального аналізу і проєктування та рольовий розподіл потенційних користувачів системи. Запропоновано варіант реалізації цієї системи засобами LMS Moodle: визначено ресурси для завантаження тексту магістерської роботи та супровідних документів, здійснення рецензування, організації консультування магістрантів та комунікації суб’єктів освітнього процесу відповідно до визначеного рольового розподілу. Для перевірки текстів на наявність текстових збігів до LMS Moodle інтегровано відповідний модуль компанії Unicheck. Технологію Learning Tools Interoperability (LTI), що підтримується LMS Moodle, застосовано для інтеграції електронних освітніх ресурсів з навчально-інформаційного порталу університету до репозитарію магістерських робіт. Зазначено, що наявність інформаційно-освітнього середовища закладу вищої освіти та створення єдиної база користувачів дозволить як організаційно, так і технологічно реалізувати проєктовану інформаційну систему з мінімальними затратами.
програмне забезпечення перевірки на плагіат
АНАЛІЗ ОСВІТНЬОЇ ПРОПОЗИЦІЇ ДЛЯ ВСТУПУ В ЗАКЛАДАХ ВИЩОЇ ОСВІТИ В 2024 РОЦІ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ POWER BI
У статті представлено аналіз вступної кампанії до ЗВО в 2024 році, досліджено залежність між кількістю поданих заяв вступників до закладів вищої освіти України та показниками, що характеризують освітні пропозиції. Аналіз проведено на основі даних Єдиної державної електронної бази з питань освіти (ЄДЕБО) за 2024 рік із застосуванням кореляційно-регресійного методу. Показано, що між обсягом освітніх пропозицій і кількістю заяв ЗВО існує сильний позитивний зв’язок , а лінійна регресія дозволяє кількісно представити залежність, що пояснює майже 50% вибірки. Результати вказують на активне використання стратегії диверсифікації: економічний механізм розвитку ЗВО через розширення спектра освітніх можливостей. ЗВО, що збільшують кількість освітніх програм, задовольняють ширший спектр освітніх потреб абітурієнтів і тим самим підвищують свою привабливість на ринку освітніх послуг. Рівень попиту на освітні програми безпосередньо корелює з їхньою доступністю та різноманіттям, що вказує на гнучкість ринку освіти України. У статті розглянуто вплив зовнішніх факторів, зокрема регіонального розташування та віддаленість зони активних бойових дій, рейтинг ЗВО на кількість заяв. Представлено структуру розподілу рекомендованих місць для вступу за умовами вступу. Проведені дослідження відображають особливості формування попиту послуг ЗВО за результатами вступної кампанії 2024 р., а також дозволяють оптимізувати підходи до планування освітніх програм, підвищити ефективність роботи закладів вищої освіти України.
ОГЛЯД ОНЛАЙН-НАВЧАННЯ БЕЗ УЧИТЕЛЯ З СЕМАНТИЧНОЇ СЕГМЕНТАЦІЇ ДЛЯ АВТОНОМНИХ ТРАНСПОРТНИХ ЗАСОБІВ
У представленому дослідженні досліджуються методи безперервної адаптації для монокулярної оцінки глибини та семантичної сегментації для покращення можливостей розуміння сцени в реальному часі для автономних транспортних засобів та систем допомоги водієві. Запропоновані методології дозволяють моделям динамічно пристосовуватися до нової інформації у відеорядах, зберігаючи високу продуктивність на тлі поточних змін зовнішнього вигляду сцени, освітлення та інших контекстуальних факторів. Першим внеском є постійна онлайн-адаптація для вимірювання глибини монокуляра, що усуває потребу в ізольованих методах тонкого налаштування та зберігає інформацію на відеокадрах. Цей метод усуває дрейф даних, постійно адаптуючись до нових кадрів, запобігаючи перевантаженню через обмежену різноманітність даних. Повторне відтворення досвіду інтегровано для стабілізації процесу навчання та введення мінімальних обчислювальних витрат. Такі методи, як автоматичне маскування та спостереження за швидкістю, допомагають розрізняти нерухомі та рухомі об'єкти, пом'якшуючи помилки, пов'язані з непостійними сигналами глибини. Дослідження підтверджує ефективність запропонованого підходу за допомогою сценаріїв адаптації всередині набору даних і між наборами даних, демонструючи значний приріст точності при збереженні часу виконання в режимі реального часу.
ПРОЄКТУВАННЯ ПРИЛАДУ ВИМІРЮВАННЯ ТЕМПЕРАТУРИ ПАТРОНУ
Робота присвячена актуальній тематиці проєктування та виготовлення мобільних, портативних, ергономічних та точних приладів для вимірювання збурюючих сторонніх факторів (зокрема температури патрону), які беззаперечно і суттєво впливають на точність виконання військового завдання, а саме снайперської стрільби. Мета статті полягає в створенні приладу вимірювання температури патрону, який задовольняє певним схемотехнічним, конструкторським та технологічним параметрам, виготовлення прототипу виробу, апробація в умовах експлуатації та налагодження процесу збирання. В матеріалі статті досліджено вплив температури патрону на якісні характеристики процесу стрільби, зокрема при зміні температури заряду і повітря на однакову величину, було отримано висновок, що збільшення температури заряду патрона і повітря сприяють незначному збільшенню тривалості лету кулі та її кінцевої швидкості, але суттєвому збільшенню дальності її лету. Наведено геометричне оформлення пристрою, а саме було створено два варіанти конструктивного виконання портативного пристрою вимірювання температури патрону в залежності від використаного варіанту індикатора. Площа виробів різниться більше ніж у два рази, лінійні розміри становлять 103х55 ммхмм та 54х39 ммхмм при майже однаковій висоті готового виробу, що зумовлено використанням різних типів індикаторів і, відповідно, необхідності живлення різними номіналами напруги елементів живлення. Запропоновані прототипи приладу вимірювання температури патрону, які задовольняють певним схемотехнічним, конструкторським та технологічним параметрам, безпосередньо виготовлено дрібні партії виробів двох різновидів, передано на апробацію в умовах експлуатації та здійснено первинне налагодження процесу збирання. За результатами тестових випробовувань скореговано ланцюги постачання складових, конструкцію приладу і технології збирання. До перспектив подальших розвідок слід віднести необхідність більш детальної проробки питань оцінки попиту на готові виробу, динаміки номенклатури відкритого продажу складових, параметрів технологічного процесу збирання та з’ясування витрат на виробництво і ринкової вартості приладу, оскільки зазначена діяльність носить інноваційний, ініціативний та волонтерський характер.
МОДЕЛЮВАННЯ ДИНАМІКИ ТРАНСПОРТНИХ ПОТОКІВ НА ОСНОВІ ТЕОРІЇ МАСОВОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ ДЛЯ ІНТЕГРАЦІЇ В ІНТЕЛЕКТУАЛЬНІ ТРАНСПОРТНІ СИСТЕМИ
Стаття присвячена дослідженню моделювання динаміки транспортних потоків у міських умовах з використанням теорії масового обслуговування (ТМО). Метою дослідження є розробка методологічного підходу до формалізації динамічних процесів транспортних потоків, що дозволяє адаптувати їх до сучасних інтелектуальних транспортних систем (ІТС). Запропоновано математичні моделі, які враховують стохастичну природу транспортних потоків і ключові показники ефективності, такі як середній час очікування, довжина черг та пропускна здатність. Проведено симуляцію різних сценаріїв транспортної інфраструктури з інтеграцією моделей у інтелектуальні транспортні системи (ІТС). Результати досліджень підтверджують, що застосування ТМО в умовах нерівномірного розподілу транспортних потоків дозволяє суттєво зменшити затримки, оптимізувати маршрути та підвищити ефективність використання дорожньої інфраструктури. Отримані результати відкривають перспективи для подальшого вдосконалення міських транспортних систем шляхом інтеграції алгоритмів машинного навчання та аналізу великих даних, що дозволяє враховувати складну поведінку учасників дорожнього руху. Впровадження моделей ТМО в ІТС сприяє підвищенню ефективності транспортних мереж, забезпечуючи стійкий розвиток міської інфраструктури. Запропоновані підходи є універсальними та можуть бути застосовані для вирішення актуальних проблем мобільності в умовах сучасних міських агломерацій
МАТЕМАТИЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ТА СТРАТЕГІЇ АДАПТАЦІЇ В ПРОТИСТОЯННЯ КРИПТОВАЛЮТ ТА КВАНТОВИХ КОМП'ЮТЕРІВ
Стаття присвячена дослідженню стійкості криптовалютних систем (КВС) в умовах нових загроз, пов'язаних із розвитком квантових обчислень. Діяльність представлена диференціальна ігрова модель, що дозволяє формалізувати взаємодія КВС і квантових комп'ютерів (КК), і навіть аналізувати їх взаємовплив. Методологія дослідження ґрунтується на застосуванні диференціальної теорії ігор для моделювання динаміки розподілу ресурсів між сторонами та оцінки їх стратегій в умовах невизначеності та конкуренції. У ході моделювання були розглянуті різні сценарії протистояння між КВС та квантовими обчисленнями, що дозволило виявити ключові закономірності та фактори, які суттєво впливають на ефективність криптографічного захисту, а також обчислювальні можливості атакуючих з використанням КК. Особливу увагу приділено аналізу різних методів захисту цифрових активів за умов можливих квантових загроз. Результати дослідження можуть бути основою для розробки нових стандартів криптографічної безпеки та адаптивних стратегій захисту, які будуть ефективними в умовах швидкого зростання обчислювальних потужностей квантових технологій
Однією з головних загроз є шкідливі програми (боти) – фейкові акаунти, здатні імітувати поведінку людини. На даний момент боти створюють багато проблем як для звичайних користувачів, так і для тих, хто використовує соціальні мережі для проведення маркетингових кампаній або соціальних досліджень. Використання профілів-ботів у соціальних мережах значно спотворює інформацію про реальні переваги та інтереси користувачів порталу. Тому необхідно визначити, які користувачі соціальної мережі є запрограмованими, і мати можливість розділити потік даних на той, що генерується ботами, і той, що генерується людьми. Загрозливий масштаб використання соціальних ботів вимагає створення ефективних алгоритмів для їх виявлення. Інтернет-платформи та соціальні сервіси самі по собі не надто переймаються цією проблемою. В результаті страждають як звичайні користувачі, які організовують різні спільноти, так і компанії, які просувають товари, бренди та послуги через соціальні мережі. Таким чином, завдання розпізнавання зловмисних акаунтів у соціальних мережах та боротьби з ними залишається актуальним у питанні кібербезпеки. Рішенням проблеми стане розробка методів мережевого аналізу, які призначені для ідентифікації та класифікації спільнот у соціальних мережах, оцінки їх зв'язності, ступеня довіри, а також розробка ефективних алгоритмів виявлення зловмисних акаунтів. Метою роботи є розробка вдосконаленого алгоритму виявлення зловмисних акаунтів у соціальних мережах, який базується на вивченні сучасних методів.
ОСОБЛИВОСТІ РОБОТИ АЛГОРИТМІВ СОРТУВАННЯ В PYTHON
Стаття присвячена аналізу різних алгоритмів сортування з використанням мови програмування Python та за допомогою алгоритмів сортування на мові програмування Cython. В дослідженні порівнюються класичні методи сортування, такі як сортування бульбашкою, вставками та швидке сортування, з метою визначення їх ефективності для великих наборів даних. Особливу увагу приділено проблемам локалізації при сортуванні рядків у неанглійських мовах, зокрема, застосуванню спеціалізованого словника для коректної обробки українського алфавіту. Представлено методики вимірювання продуктивності та візуалізації результатів у вигляді графіків, що дозволяє глибше оцінити масштабування кожного з алгоритмів в залежності від обсягу даних.
ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ OLAP ТА DATA MINING В СИСТЕМАХ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ У ТЕПЛИЧНОМУ ГОСПОДАРСТВІ
У сучасному світі технології відіграють ключову роль у багатьох напрямках життя, включаючи сільське господарство. Вирощування овочів та фруктів у спорудах закритого ґрунту стає все більш популярним і вимагає контролю над умовами та ресурсами для збільшення врожайності, проте із зростанням обсягів даних, які збираються в системах моніторингу, стає важче ефективно аналізувати зібрану інформацію. Дана стаття розглядає використання технологій OLAP та Data Mining для підвищення ефективності вирощування овочів та фруктів у спорудах закритого ґрунту. Метою дослідження є визначення доцільності та ефективності застосування цих технологій для аналізу великих обсягів даних, зібраних під час вирощування овочів та фруктів. Автори дослідження аналізують, як OLAP та Data Mining можуть надати корисну інформацію для прийняття рішень щодо оптимізації процесів вирощування для підвищення врожайності.
АЛГОРИТМИ РОЗРОБКИ БАЗИ ЗНАНЬ ДЛЯ ВДОСКОНАЛЕННЯ СИСТЕМ ПІДТРИМКИ ПРИЙНЯТТЯ РІШЕНЬ ПРИ ВИРІШЕННІ ПРОБЛЕМ КІБЕРБЕЗПЕКИ
У статті представлено розробку модульної системи підтримки прийняття рішень (СППР) для кібербезпеки, спрямовану на підвищення захищеності критично важливих комп'ютерних систем (КВКС). В основі системи лежить модель підсистеми нечіткого виводу (НечВ), яка, використовуючи дані з датчиків та систем SIEM, здатна виявляти ознаки загроз, аномалій та атак шляхом фазифікації вхідних значень. Розроблений алгоритм формування бази знань про типові та аварійні ситуації дозволяє системі не тільки ефективно реагувати на відомі загрози, але й аналізувати непередбачувані ситуації. Застосування модуля НечВ дає змогу створити багатопараметричний образ уразливості КВКС, що забезпечує більш комплексну та точну оцінку їх захищеності.