Кафедра цифрових технологій в енергетиці (ЦТЕ)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра цифрових технологій в енергетиці (ЦТЕ) за Дата публікації
Зараз показуємо 1 - 20 з 395
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Оцінка ризиків конфіденційності інформаційної безпеки проектів на основі нечіткої логіки(Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, 2021) Асєєва, Л. А.; Шушура, О. М.Однією з головних складових управління інформаційною безпекою підприємства є оцінка її ризиків. Особливо це стосується підприємств критичної інфраструктури та їх бізнеспартнерів, в тому числі будівельних підприємств. Однак вимірювання кібербезпеки навіть при поточному стрімкому зростанні витрат на кібербезпеку залишається недостатньо розвиненою темою, тому розробка та узгодження надійних способів вимірювання її ризиків та ефективності є актуальними для досліджень. В багатьох галузях діяльність підприємств має проектний характер і управління інформаційною безпекою також необхідно реалізовувати в межах проекту, що вимагає подальших досліджень в цій області. Враховуючи неповноту та розмитість інформації щодо складових інформаційної безпеки, в моделях оцінки ризиків активно використовується нечітка логіка. У статті наведено підхід для оцінки ризиків порушення конфіденційності документів при вирішенні задач інформаційної безпеки проектів. Формалізовано набір документів проекту в вигляді узагальненої ієрархічної структури та визначено зв'язок документів з операціями та інформаційними системами, які використовуються під час операцій над документами. На основі формалізованої структури документів розроблено модель для оцінки ризику від порушення конфіденційності документа на засадах нечіткої логіки, яка дозволяє врахувати неповноту та розмитість даних. Результати роботи можуть бути використані при прийнятті рішень щодо заходів інформаційної безпеки проектів на підприємствах, які мають проектні види діяльності, в тому числі на підприємствах критичної інфраструктури, ІТ- підприємствах, в будівельних компаніях та інших. Запропоновані підходи можуть слугувати основою для розробки інформаційних технологій автоматизації оцінки ризиків інформаційної безпеки проектів.Документ Відкритий доступ Нечітке моделювання ризиків порушення цілісності документів проекту(Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій, 2021) Асєєва, Л. А.; Шушура, О. М.Моделювання та управління ризиками відповідно до світових стандартів є основою для побудови політики інформаційної безпеки підприємства. Огляд існуючого стану розробок в цій галузі, сучасна актуалізація задач кібербезпеки та відповідне зростання витрат свідчать про необхідність розробки нових підходів до вимірювання ризиків інформаційної безпеки. Одним з можливих напрямків досліджень є моделювання ризиків безпеки проектів, оскільки проектна діяльність властива підприємствам багатьох галузей, в тому числі ІТ-підприємствам, будівельним підприємствам та іншим. У статті питання інформаційної безпеки проекту розглядається на основі його формального представлення у вигляді множини документів та операцій над ними. Під час обробки кожного документу, яка в загальному випадку включає створення документу, його збереження, редагування та передачу, виникають ризики щодо порушення його конфіденційності, цілісності чи доступності. Розмитість та неповнота інформації відносно характеристик ризиків інформаційної безпеки документів обумовлює необхідність використання нечіткої логіки для їх формалізації. В даній роботі запропонована модель для оцінки можливості порушення цілісності документів проекту та шкоди від такого порушення на основі математичного апарату нечіткої логіки. Розроблена модель має узагальнену структуру, оскільки базується на формалізації множини документів проекту та операцій над ними з використанням певних інформаційних систем і персоналу. Для оцінки шкоди від реалізації загрози порушення цілісності документу запропоновано застосувати метод аналізу ієрархій на основі наведеного в роботі дерева критеріїв. Розроблена модель може бути використана при створенні спеціалізованих інформаційних систем оцінки ризиків проектів та застосована для управління інформаційною безпекою на підприємствах, діяльність яких має проектний характер.Документ Відкритий доступ Екологічний моніторинг: огляд і аналіз інформаційних технологій в еколого-економічному моніторингу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Сліпченко, Володимир Георгійович; Полягушко, Любов Григорівна; Мазанко, Тетяна Олександрівна; Круш, Ольга ЄвгеніївнаВикладено основні напрями розвитку інформаційних технологій. Наведено приклади їх використання в Україні та світі. Подано теоретичні знання, які є основою для вивчення студентами курсу «Екологічний моніторинг» та відповідають цільовому призначенню і вимогам, які ставляться до навчальної літератури. Для студентів, аспірантів та викладачів закладів вищої освіти, а також широкого кола фахівців різних спеціальностей, які цікавляться проблемами екології та інформаційними технологіями.Документ Відкритий доступ Simulation of information security risks of availability of project documents based on fuzzy logic(Lublin University of Technology, 2022) Shushura, Oleksii; Asieieva, Liudmyla; Nedashkivskiy, Oleksiy; Havrylko, Yevhen; Moroz, Yevheniia; Smailova, Saule; Sarsembayev, MagzhanThe widespread use of computer technology, its rapid development and use in almost all areas of human activity requires constant updating of information security issues. The activities of many enterprises in the field of IT, construction, and other areas are of a project nature and therefore further research on information security management of projects is relevant. Appearance of changes and the current state of the project results at certain points of time describe the documents that accompany it. In this paper, the information structure of the project is considered as a set of specific documents. During the life cycle of each project document, which includes the creation, transfer, preservation and transformation, there are generally threats to its confidentiality, integrity, accessibility and authenticity. This paper develops a method for assessing the risks of violation of the availability of project documents in solving information security problems. A formal description of many project documents in the form of a generalized hierarchical structure is presented, the connection of documents with the operations performed on them and information systems used during these operations is formalized. Given the incompleteness and dimension of the data, the based on fuzzy logic model was developed to assess the risk of document accessibility. Approaches to the assessment of the damage from the violation of the availability of the project document and the method of calculating the overall assessment of the risk of violation of the documents availability are proposed. The results presented in this paper can be used in decision-making processes regarding information security of projects in organizations that have project activities. The approaches proposed in this paper can serve as a basis for the creation of specialized information technologies to automate the calculation of project risk assessments.Документ Відкритий доступ Проектування інформаційних систем. Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)(2022) Гурін, Артем ЛеонідовичДокумент Відкритий доступ Геоінформаційні системи в енергетиці. Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)(2022) Гурін, Артем ЛеонідовичДокумент Відкритий доступ Геоінформаційні системи в енергетиці. Робоча програма навчальної дисципліни (Силабус)(2022) Гурін, Артем ЛеонідовичДокумент Відкритий доступ Прогнозування результатів спортивних ігор на основі нейромережевих методів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Маринський, Олексій Андрійович; Москаленко, Юрій ВолодимировичРобота складається з змісту, реферату, вступу, п’яти розділів, двадцяти підрозділів, десяти рисунків, двох таблиць, висновків, списку використаних джерел та додатку з публікацією.Документ Відкритий доступ Аналіз даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Савчук, Анна Іванівна; Шушура, Олексій МиколайовичМагістерська дисертація на тему «Аналіз даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж». Дисертація містить 90с. тексту, 18 рисунків, 29 таблиць, 20 джерел та 1 додаток. Актуальність теми. У сучасному інформаційному суспільстві, що стрімко розвивається, обробка та аналіз даних стають ключовими аспектами для прийняття обґрунтованих рішень в різних сферах. Сфера машинного навчання і нейронних мереж, як одна з її складових, стає основою для створення інтелектуальних систем, здатних вчитися та адаптуватися до змін в оточенні. Застосування мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж може покращити швидкість та точність моделей, зробивши їх ефективнішими у реальному часі. Мета та завдання дослідження. Метою даної роботи є розробка програмного забезпечення для аналізу та прогнозування даних з використанням мікросервісної архітектури для навчання нейронних мереж. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати наступні завдання: − дослідити методи навчання нейронних мереж для проведення аналізу та прогнозування даних; − реалізувати навчання нейронної мережі у вигляді моделі багатошарового персептрону; − спроектувати мікросервісну архітектуру для системи аналізу даних; − проаналізувати та обрати технології для реалізації клієнтської та серверної частин; − проаналізувати та обрати систему управління базами даних; − провести тестування системи для перевірки функціональності, надійності та якості програмного продукту. Об’єкт дослідження. Процес аналізу даних та навчання нейронних мереж на основі мікросервісної архітектури. Предмет дослідження. Методи та програмне забезпечення аналізу даних та навчання нейронних мереж з використанням мікросервісної архітектури. Методи дослідження. Для виконання поставлених задач були використані наступні методи: розробка мікросервісної архітектури, експериментальне моделювання, методи кластерного аналізу, порівняльний аналіз, використання багатошарового персептрону.Документ Відкритий доступ Автоматизація класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Присяжнюк, Владислав Вадимович; Шушура, Олексій МиколайовичМагістерська дисертація: 92 с., 51 рис., 13 табл., 24 джерела, 2 додатки. Актуальність. Класифікація та маркування зображень використовуються при навчанні моделей штучного інтелекту, які застосовуються у різних сферах, включаючи комп'ютерний зір, медичну діагностику, розпізнавання образів, та ін. Сьогодні значна кількість компаній використовує штучний інтелект для прискорення виконання багатьох завдань. Необхідність обробки величезних обсягів інформації для навчання моделей штучного інтелекту, яка здебільшого виконується персоналом компаній, визначає актуальність розробки інформаційних технологій з метою автоматизації цього процесу. Метою дослідження є автоматизація класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту. Для досягнення зазначеної мети треба виконати наступні задачі: – огляд існуючих систем та методів для класифікації та маркування даних; – проектування архітектури технології автоматичної класифікації та розмітки даних; – моделювання системи автоматизації та вибір засобів розробки; – розробка програмного забезпечення автоматизації класифікації та маркування даних для навчання моделей штучного інтелекту; – проведення тестування програмного забезпечення. Об’єктом дослідження є процес класифікації та маркування зображень для навчання моделей штучного інтелекту. Предметом дослідження є методи та інформаційні системи для класифікації та маркування даних на основі машинного навчання. Методи дослідження: машинне навчання для класифікації та анотування об’єктів на зображеннях. Практичне значення отриманих результатів: Практичне значення магістерської дисертації полягає в тому, що було розроблено програмний продукт, що складається з інформаційної технології, серверу та згорткових мереж, який дозволяє в режимі реального часу автоматично класифіковувати та анотувати дані для подальшого навчання моделей штучного інтелекту. Публікації: Присяжнюк В. В. AUTOMATION OF IMAGE CLASSIFICATION AND LABELING FOR TRAINING ARTIFICAL INTELLIGENCE MODELS/ В. В. Присяжнюк, О. М. Шушура. // «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики». – 25-28 квітня 2023. – С. 172-173. Присяжнюк В. В. Інформаційна система класифікації та маркування зображень для навчання моделей штучного інтелекту / В. В. Присяжнюк, О. М. Шушура. // «Вісник ХНТУ №3(86)». – 2023. – С. 137 – 142.Документ Відкритий доступ Методи та засоби пошуку даних в різноманітних веб-ресурсах для спеціалізованого телеграм-канала(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Харабара, Дмитро Олександрович; Донець, Андрій ГеоргійовичПояснювальна записка складається зі вступу, п’яти розділів, висновку, списку використаних джерел; містить 80 сторінок, 17 рисунків, 16 таблиць Список використаних джерел включає 24 бібліографічних найменувань. Мета роботи: Метою даної роботи є розробка засобів для пошуку та збору даних про товари з різноманітних веб-сайтів для подальшої публікації у телеграм-каналах. Завдання дослідження: Проаналізувати існуючі засоби пошуку та збору даних в інтернеті. Розробити власний метод пошуку та збору даних. Створити прототип системи візуалізації з використанням сучасних програмних інструментів. Протестувати систему на наявність помилок. Визначити напрямки для подальшого вдосконалення системи. Об’єктом дослідження виступають виступають веб-сайти та дані, що вони пропонують користувачам. Предметом є методи пошуку та збору даних, які дозволяють отримати дані про товари, які відповідають заданим параметрам пошуку.Документ Відкритий доступ WEB-технології моніторингу сталого розвитку агровиробництва(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Кедрун, Володимир Олександрович; Полягушко, Любов ГригорівнаМагістерська дисертація складається зі: вступу, 5 розділів: постановка завдання моніторингу сталого розвитку агровиробництва, огляд практичних методів вирішення задачі моніторингу сталого розвитку агровиробництва, опис програмної реалізації, робота користувача з програмною системою, розробка стартап-проєкту; висновку, списку використаних джерел, який складається з 23 пунктів. Загальний обсяг роботи 103 сторінки, включаючи 31 рисунок, 23 таблиці та додаток. Станом на сьогодні сталий розвиток агровиробництва є важливою метою для забезпечення продовольчої безпеки, збереження навколишнього середовища та підвищення життєздатності сільськогосподарських угідь в громадах. Стабільне функціонування агросектору стає стратегічно важливим для гарантування продовольчої безпеки, збереження екосистем та підвищення життєздатності сільськогосподарських угідь нашої держави. Метою роботи є створення підсистеми для комплексного еко-енерго-економічного моніторингу для моніторингу сталого розвитку агровиробництва з використанням сучасних веб-технологій. Завдання дослідження: • Аналіз сучасних технологій та інструментів для прогнозування та планування розвитку сільського господарства. • Забезпечення доступу до інформації з аналізом ґрунтів, а саме їх тип. • Відображення динаміки урожайності та статистики імпорту/експорту сільськогосподарських культур у табличних та графічних представленнях. • Відображення втраченої території внаслідок повномасштабної війни в Україні. Об’єктом дослідження є методи моніторингу аграрної сфери у комп’ютерних інформаційних системах. Предметом дослідження є використання сучасних веб-технологій для проведення моніторингу сталого розвитку агровиробництва. Методи дослідження: спостереження, порівняння, аналіз, моделювання. Практичне значення одержаних результатів: розроблена підсистема моніторингу сталого розвитку агровиробництва дасть змогу забезпечувати комерційні та не комерційні потреби агрономів та фермерів, екологів та науковців, інвесторів та бізнес-аналітиків, урядових органів або ж громадських організацій. Апробація результатів дослідження: результати роботи було представлено на - IV Міжнародній студентській науковій конференції “Тренди та перспективи розвитку мультидисциплінарних досліджень”, 01.12.2023, Луцьк, Україна та VI Всеукраїнській науково-практичній інтернет-конференції студентів, аспірантів та молодих вчених “Сучасні комп`ютерні системи та мережі в управлінні”, 30.11.2023, Херсон, Україна. Публікації: Сліпченко В.Г., Полягушко Л.Г., Кедрун В.О. WEB-технології моніторингу сталого розвитку агровиробництва. Сучасні комп`ютерні системи та мережі в управлінні: матеріали VI Всеукр. наук.-практ. інт.-конф. студ., асп. та молодих вчених, 30 лист. 2023 р., м.Херсон : ISBN 978–617–8187–04–0, 2023. C. 187–190. Полягушко Л.Г., Кедрун В.О. Аналіз особливостей візуалізації аграрних показників за допомогою цифрових карт. Тренди та перспективи розвитку мультидисциплінарних досліджень: матеріали IV Міжнар. студ. наук. конф., 1 груд. 2023р., м.Луцьк : ISBN 978–617–8126–79–7, 2023. С. 288–291. Загальна кількість публікацій – дві.Документ Відкритий доступ Визначення дезінформації в текстах засобів масової інформації та соціальних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Головакін, Микита Андрійович; Шаповалова, Світлана ІгорівнаАктуальність роботи: Дослідження, спрямовані на виявлення дезінформації, що міститься в текстах, які поширюються ЗМІ та соціальними мережами у воєнний час, набувають все більшої актуальності та стратегічної важливості. У цьому контексті дослідження та розробка методів виявлення та протидії дезінформації у воєнний час має стратегічне значення. Тому наукові дослідження з виявлення дизінформації у воєнний час є актуальними, а науковці, експерти з інформаційної безпеки та політики повинні зосередити свої зусилля на розробці та вдосконаленні методів виявлення та запобігання дезінформації в таких ситуаціях. Мета: Визначити оптимальні за точністю методи класифікації дезінформації в текстах, опублікуваних у засобах масової інформації та соціальних мережах. Завдання роботи: 1. Провести дослідження з визначення методів та наявного програмного забезпечення виявлення дизінформації у повідомленнях. 2. Представити методи векторизації та класифікації тексту у моделях штучного інтелекту. 3. Сформувати датасет та реалізувати методи виявлення дизінформації в текстових повідомленнях. 4. Провести обчислювальні експерименти. 5. На основі проведених досліджень та розробок представити стартап-стратегію. Об'єкт дослідження: методи та моделі штучного інтелекту для класифікації тексту природньої мови. Предмет дослідження: методи та моделі штучного інтелекту для виявлення дизінформації в текстах природньої мови. Фінальним результатом досліджень буде створена система, що володіє високою функціональністю. Вхідним потоком для системи може бути або речення, або текст з інформацією. Користувач самостійно визначає, чи є це дизінформацією чи ні, за допомогою зручного веб-інтерфейсу. Такий підхід надає користувачеві чітку інтерпретацію результатів та дозволяє вчасно виявляти небезпечні джерела інформації. Апробація результатів дисертації: Основні положення даної роботи обговорювались на Technical sciences Innovative scientific research: theory and practice: Proceedings of the X International Scientific and Practical Conference у 21-24 листопада, 2023, м. Стокгольм, Швеція. Структура та обсяг роботи: Магістерська дисертація складається з вступу, пяти розділів та висновків.Документ Відкритий доступ Інструменти перевірки цілісності великих масивів даних при їх передачі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Барчук Роман Володимирович; Михайлова Ірина ЮріївнаМета дослідження полягає у створенні програмної системи для перевірки цілісності великих масивів даних при їх передачі, основними складовими якої є програмна система, що реалізує мерклеве дерево, від критий програмний інтерфейс та інтерфейс користувача. Система розроблена за допомогою редактора вихідного коду IntelliJ Idea Community Edition . Для розробки системи використано технології: Spring, Java, Swing, Apache Spark. Дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 87 сторінок, в тому числі, 17 таблиці, 27 рисунків, 2 сторінки списку використаних джерел у кількості 26 найменувань.Документ Відкритий доступ Логіко-ймовірнісна оцінка ризику аварій на гідроспорудах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Нагорний, Єгор Павлович; Караєва, Наталія ВеніамінівнаМагістерська дисертація складається зі вступу, п’яти розділів, висновку, переліку посилань з 28 найменувань, 2 додатки, і містить 29 рисунків, 36 таблиць. Повний обсяг магістерської дисертації складає 89 сторінок, з яких перелік посилань займає 3 сторінки, додатки – 13 сторінок. Актуальність теми. Оцінка ризику аварій дуже важлива, оскільки вона допомагає забезпечити безпеку життя та здоров'я людей, а також запобігти матеріальним збиткам, пов'язаним з аварійними ситуаціями на гідротехнічних спорудах. На сьогоднішній день гідроенергетика є одним з найважливіших джерел енергії і використання гідроспоруд допомагає зменшити залежність від інших видів енергії. Проте, разом з цим, експлуатація гідроенергетичних споруд пов'язана зі значними ризиками для безпеки життя та здоров'я людей, а також для оточуючого середовища. Ризики пов'язані з можливістю виникнення аварій на гідроспорудах, таких як пориви дамб, виходи води з-під контролю, вибухи гідротурбін, відмови електроприладів та інші. Ці аварійні ситуації можуть мати серйозні наслідки для населення та навколишнього середовища. Тому логіко-імовірнісна оцінка ризику аварій на гідроспорудах є необхідним інструментом для забезпечення безпечної експлуатації гідроенергетичних споруд та запобігання аварійним ситуаціям. Саме цю задачу вирішуватиме розроблена система, яка спростить процес надання інформації особам, які займаються оцінкою ризиків аварій на гідроспорудах. Мета дослідження полягає в обґрунтуванні методичних підходів використання методів аналізування сценарію для оцінки ризиків та розробки відповідного програмного забезпечення, яке дозволить створити методичну та алгоритмічну базу для оцінки ризиків аварій на гідроспорудах на основі побудови відповідних діаграм. Для досягнення поставленої задачі були сформульовані наступні завдання дослідження, що визначили логіку дослідження та його структуру: – на основі огляду методів оцінювання ризику розробити математичне забезпечення логіко-ймовірнісної оцінки ризиків аварій на гідроспорудах; – розглянути функціональні можливості та характеристики вітчизняних та іноземних програмних засобів побудови діаграм аналізування сценарію; – проаналізувати методи побудови діаграм «дерево відмов» та «дерево подій»; – розробити програмне забезпечення на основі поставленої задачі для побудови інструментальних засобів графічного відображення результатів оцінки ризиків аварій на гідроспорудах. Об’єктом дослідження є комп’ютерні інформаційні системи і технології. Предметом дослідження є комп’ютерні інформаційні технології оцінки ризиків аварій на гідроспорудах. Методи дослідження. Розв’язання поставлених задач виконувались з використанням наступних методів: – оцінки ризиків шляхом побудови діаграми «дерево подій»; – оцінки ризиків шляхом побудови діаграми «дерево відмов». Практичне значення одержаних результатів роботи полягає в розробці системи оцінки ризиків на основі методів аналізування сценарію, що спрощує процес надання інформації особам, які розробляють сценарії мінімізації ризиків аварій на гідроспорудах. Апробація результатів дисертації Основні положення роботи доповідались і обговорювались на: 1. XX-й Міжнародній науково-практичній конференції молодих вчених і студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики». 2. VIII Міжнародна науково-практична конференція «Modern technologies of human development»Документ Відкритий доступ Перевірка структурних представлень комп'ютерних мереж на основі пошуку ізоморфізму(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Власов, Ростислав Ігорович; Кузьменко, Ігор МиколайовичАктуальність теми. Задача визначення ізоморфізму графів містить низку проблем, які потребують багато часу для свого вирішення, та має розв’язок, який можна легко перевірити, але не обов'язково швидко знайти. Угорський математик Ласло Бабай (Laszlo Babai), розробив математичний алгоритм визначення ізоморфізму графів за набагато меншу кількість кроків, ніж попередній найкращий алгоритм. В основі алгоритму лежить аналіз однакових взаємозв’язків між вершинами графів. На даний момент немає системи з програмною реалізацією алгоритму, який розробив Ласло Бабай. В ході аналізу даного методу визначення ізоморфізму графів виникли два способи реалізації: — алгоритм реалізації на основі перевірки гіпотези; — алгоритм реалізації з використанням матриць. На сьогоднішній день існує багато комп’ютерних мереж і для пришвидшення процесу їх оптимізації виникає потреба у визначенні мереж, що мають однакову фізичну топологію. В зв’язку з цим виникла ідея створення системи пошуку ізоморфних структурних представлень комп’ютерних мереж, яка б дозволяла порівняти ефективність алгоритмів визначення ізоморфізму. Метою роботи є створення системи пошуку ізоморфних структурних представлень комп’ютерних мереж, яка б дозволяла порівнювати ефективність методів визначення ізоморфізму. Завдання дослідження: — проаналізувати існуючі алгоритми пошуку ізоморфізму та обрати методи для програмної реалізації; — вибрати технології для розробки системи; — створити бібліотеку класів визначення ізоморфізму графів, яка повинна містити весь необхідний набір класів та методів для програмної реалізації ефективних алгоритмів пошуку ізоморфізму графів; — створити базу даних фізичних топологій комп’ютерних мереж, яка встановлюватиме взаємозв’язок між фізичним топологіями, вузлами та з’єднаннями комп’ютерних мереж; — розробити веб-інтерфейс для роботи з системою, який дозволятиме порівняти ефективність методів визначення ізоморфізму. Об’єкт дослідження – математичні методи визначення ізоморфізму. Предмет дослідження – математичні методи визначення ізоморфізму структурних представлень комп’ютерних мереж. Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в наданні можливості встановлення відповідності між вузлами двох комп’ютерних мереж, що дозволить визначати комп’ютерні мережі з однаковими структурними представленнями. Наявність однакових фізичних топологій комп’ютерних мереж пришвидшить процес їх оптимізації. Апробація результатів дисертації. Основні положення даної роботи доповідались та обговорювались на: VІІІ Міжнародній Науково-Практичній Конференції «Сталий Розвиток – ХХІ Століття: Управління, Технології, Моделі (Наукові Читання Імені Ігоря Недіна)», 16-17 Листопада 2023 р., м. Київ, Україна. Дисертація складається з вступу, шести розділів, висновків та додатку. Повний обсяг дисертації складає 88 сторінок, в тому числі 80 сторінок основного тексту, 18 таблиць, 31 рисунок, 3 сторінки списку використаних джерел у кількості 37 найменувань.Документ Відкритий доступ Система двофакторної аутентифікації користувача корпоративного середовища з використанням QR-коду(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Мордас, Іван Сергійович; Отрох, Сергій ІвановичБуло реалізовано систему для підвищення рівня захищенності конфіденційних даних користувача при здійсненні аутентифікації і унеможливлювання несанкціонованого доступу до корпоративного середовища. Записка складається з вступу, п’яти розділів, висновків, додатків та списку використаних джерел. Загальний обсяг роботи становить 94 сторінки.Документ Відкритий доступ Магістерська дисертація. Підготовка матеріалів до захисту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Шаповалова, Світлана Ігорівна; Онисько, Андрій ІллічНавчальний посібник розроблений для здобувачів ступеня магістр, що навчаються за освітньо-професійною програмою “Цифрові технології в енергетиці” спеціальності 122 “Комп’ютерні науки”. Буде корисним для наукових керівників, здобувачів ступеня магістр та екзаменаційній комісії зі спеціальності 122 “Комп’ютерні науки”.Документ Відкритий доступ Моделювання параметрів системи намагнічування магнітотвердих матеріалів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Бондарчук, Олександр Олександрович; Крячок, Олександр СтепановичАктуальність теми дослідження. Магнітні матеріали у сучасному світі відіграють визначальну роль у багатьох галузях науки та техніки. Вони застосовуються в електроніці, виробництві потужних магнітів для медичних пристроїв, створенні ефективних систем зберігання енергії, розширенні можливостей магнітної терапії та навіть у транспортних засобах майбутнього, які використовують магнітні полярності для руху. Вивчення їхніх магнітних властивостей та можливість моделювання систем намагнічування має важливе значення для оптимізації дизайну та виробництва пристроїв і технологій. Метою дослідження є розробка програмного забезпечення, що дозволятиме користувачу зручно та швидко моделювати систему намагнічування магнітотвердих матеріалів. Завдання дослідження: - Провести аналіз існуючих платформ для моделювання магнітного поля. - Запропонувати створити власний інструмент. - Розробити власний інструмент. - Провести чисельні експерименти з моделювання напруженості магнітного поля. Об’єкт дослідження – комп’ютерні-інформаційні системи та методи намагнічування магнітотвердих матеріалів. Предмет дослідження – параметри системи намагнічування магнітотвердих матеріалів. Практична цінність отриманих в роботі результатів може бути корисною для широкого кола користувачів, включаючи: - Студентів та викладачів університетів та коледжів. - Інженерів, що працюють у сферах електроніки та виробництва пристроїв. - Підприємства, що працюють з магнітними матеріалами. - Дослідників магнітних полів. Апробація результатів дисертації. Основні положення даної роботи були викладені на: XX Міжнародній науковій та практичній конференції молодих вчених і студентів «Сучасні проблеми наукового забезпечення енергетики». м. Київ, 25–28 квіт. 2023 р. Дисертація складається зі вступу, шістьох розділів та висновків. Повний обсяг дисертації складає 89 сторінок, 14 таблиць, 51 рисунок та 3 сторінки списку використаних джерел у кількості 29 найменувань.Документ Відкритий доступ Оптимізація витрат по біржовим операціям з криптовалютою(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Єременко, Назарій Максимович; Тарнавський, Юрій АдамовичСистема включає в себе наступні компоненти: 1. Програмний модуль, що відповідає за основну бізнес-логіку додатку (виконання вичитки, сортування, вибірки). 2. Модуль, що відповідає за роботу з додатком в консолі. 3. Модуль, що відповідає за роботу з додатком через веб-інтерфейс (Swagger UI -Web API). 4. Допоміжний модуль для тестування програмного забезпечення на предмет правильності вичитки та обрахунків данних, що працює на технології xUnit та запускається через консоль середовища розробки Visual Studio. Всі модулі розроблені мовою програмування C# на базі фреймоворка .NET 7, Swagger UI використовується як інтегрований сервіс, тестувальна технологія xUnit підключена як бібліотека фреймворку .NET. Сучасний світ тісно пов’язаний із фінансовим ринком, а транзакції з валютами мають велике значення чи не для кожної людини, яка піклується про своє фінансове становище. В сфері біржових операцій з криптовалютою спостерігається зростання активності і залежності від інформаційних технологій та фінансових ринків. Розвиток ринку криптовалют став суттєвим фактором в світовій економіці, але супроводжується значними фінансовими ризиками. Аналіз та підбір найвигідніших операцій з криптовалютою можуть бути важливими інструментами для оптимізації біржових операцій, зниження ризиків і максимізації прибутків. Оптимізація витрат стає важливим аспектом для учасників ринку, багато з яких стикаються з необхідністю раціонального управління своїми портфелями та ризиками.