Кафедра математичних методів системного аналізу (ММСА)
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд Кафедра математичних методів системного аналізу (ММСА) за Ключові слова "004.056.53"
Зараз показуємо 1 - 9 з 9
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Виявлення мережевих аномалій за допомогою систем штучного інтелекту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Хархонов, Антон Володимирович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 123с., 4 ч., 35 табл., 16 рис., 1 дод., 48 джерел. Об’єктом дослідження є мережеві аномалії. Предметом дослідження є використання мережевих аномалій для виявлення вторгнень. Мета роботи – розробити систему виявлення мережевих аномалій на основі досліджених алгоритмів та методів машинного навчання. Методи дослідження – статистичні методи, класифікаційні метод, методи на базі кластеризації, методи на базі знань, комбіновані методи. Актуальність – виявлення вторгнень та миттєве сповіщення адміністраторів мережі про потенційну загрозу інфраструктурі. Система перешкоджає зловмисникам отримати несакціонований доступ до мережі за допомогою як відомих так і невідомих атак. Новизна – на відміну від ручного адміністрування, автоматизована система дозволяє зекономити ресурси та не допускає помилки через людський фактор. Результати дослідження – побудована модель для автоматичного виявлення мережевих аномалій для запобігання вторгнень у мережу або інфраструктуру.Документ Відкритий доступ Виявлення циклічності в економічних процесах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Мартинков, Сергій Вікторович; Данилов, Валерій ЯковичМагістерська дисертація: 162 с., 20 рис., 59 табл., 25 джерел та 1 додаток. Метою цієї роботи є побудова системи прийняття рішень для часових рядів із хаотичною складовою. У роботі досліджуються фрактальна розмірність, набір моделей, та вейвлет. На основі виявлених закономірностей побудовані математичні моделі та система прийняття рішень. Об’єкт дослідження — часові ряди в тому числі із хаотичною складовою. Предметом дослідження є: фрактальна розмірність даних, моделі ARCH, GARCH, неперервне вейвлет перетворення хвиль Еліота, СППР. Результати роботи: - продемонстровано підходи до аналізу часових рядів у тому числі із хаотичною поведінкою, за допомогою моделей ARCH, GARCH та неперервних вейвлет перетворень; - реалізовано систему прийняття рішень, що дозволяє побудувати моделі, отримати аналіз та вказати на рекомендації щодо їх застосування для заданого числового ряду. Результати цієї роботи рекомендовано використовувати для аналізу часових рядів, історичних даних та для прийняття рішень відносно досліджуваних рядів.Документ Відкритий доступ Генеративно-змагальна нейронна мережа для прогнозування фондового ринку(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Бородай, Тетяна Анатоліївна; Данилов, Валерій ЯковичМагістерська дисертація: 106 с., 22 табл., 19 рис. 2 дод., 37 джерел. Об’єкт дослідження – рух цін акцій Goldman Saches. Мета роботи – реалізувати генеративно-змагальну нейронну мережу для прогнозування фондового ринку. Дослідити вплив значень параметрів моделі на точність моделі. Порівняти результати прогнозу методу з іншими методами прогнозу. Методи дослідження – реалізувати генеративно-змагальну нейронну мережу і дослідити її роботу. У роботі було запропоновано просту у використанні модель прогнозування фондовго ринку. Було використано навчання з підкріпленням при оптимізації гіперпараметрів, адже фондові ринки весь час змінюються. Навіть якщо вдається навчити GAN та LSTM створювати надзвичайно точні результати, результати можуть бути дійсними лише протягом певного періоду. Це означає, що потрібно постійно оптимізувати весь процес. Заснована на мережі глибокого навчання, ця модель досягає здатності прогнозування, що перевершує інші базові методи, за допомогою змагальних тренувань, мінімізації втрат прогнозування напрямку та втрати прогнозованих помилок. У майбутньому ми спробуємо створити середовище RL для тестування торгових алгоритмів, які вирішують, коли і як торгувати. Вихід з GAN буде одним із параметрів у середовищі.Документ Відкритий доступ Підходи до розпізнавання емоцій за обличчям із застосуванням активної моделі форми(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Браславська, Євгенія Вікторівна; Тимошенко, Юрій ОлександровичМагістерська дисертація: 94 с., 1 ч., 28 табл., 15 рис., 3 дод., 29 джерел. Об’єкт дослідження – розпізнавання емоцій за обличчям людини за допомогою активної моделі форми та класифікатора. Мета роботи – покращення розпізнавання емоцій за обличчям при умові наявності обмеженої кількості даних та обмеженого обчислювального ресурсу. Методи дослідження – моделювання системи знаходження обличчя на фото, системи виділення ключових ознак обличчя, системи класифікації з опорою на добуті ознаки обличчя. Зроблено приклад системи, що проводить обробку фото та розпізнає базову емоцію обличчя. Визначена ефективність використання активної моделі форми у якості генератора ознак обличчя для подальшого навчання класифікатора. Здійснено моделювання повної системи обробки та розпізнавання даних, на основі 68 ключових точок обличчя, тріангуляції обличчя та навчання рекурентної нейронної мережі. Досягнуто точності в 72% правильності розпізнавання емоцій. Упровадження розробленого алгоритму в системах продажу товарів та послуг дозволяє отримувати інформацію щодо задоволення клієнта товаром чи послугою для подальшої оцінки попиту та якості послуг.Документ Відкритий доступ Система автоматизованого розгортання моніторингу із застосуванням експертних систем(2019-12) Шевчук, Назар Миколайович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 114 с., 36 рис., 26 табл., 15 джерел. Об’єкт дослідження – засоби управління конфігурацій, система моніторингу побудована із застосуванням експертних систем Предмет дослідження – ОС сімейства Linux, система збору метрик Prometheus Exporter, система збереження метрик TSDB Prometheus, система візуалізації метрик Grafana, методи розробки експертних систем, засіб управління конфігурації Ansible. Методи дослідження – для побудови експертної системи використані інтрументи моніторингу, а також технолої виявлення аномалій з використанням засобів управління конфігурацій. Мета дослідження – розробити систему автоматизованого розгортання моніторингу із застосуванням експертних систем. Актуальність дослідження – у зв’язку з гострою потребою відстеження стану ІТ-інфраструктури, а також виявлення та запобігання збоїв її компенентів технології виявлення аномалій є дуже важливими. Наукова новизна отриманих результатів заключається в наступному: 1. Дано пояснення використанню сучасних засобів управління конфігурацій. 2. Обгрунтовано застосування системи моніторингу Prometheus та Grafana при потребі виявлення аномалій в продуктовому середовищі. 3. Запропоноване рішення систеи моніторингу із застосуванням експертних систем. Практичними результатами роботи є розроблений сценарій автоматизованого розгортання системи моніторингу, описані параметри конфігурації такої системи, що дозволяють виявляти аномалії, адаптуючись до змін поведінки кінцевого користувача ІТ-сервісу.Документ Відкритий доступ Система виявлення вторгнень для віртуалізації мережевих функцій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Галета, Павло Олександрович; Шубенкова, Ірина АнатоліївнаМагістерська дисертація: 106 с; 15 рис.; 33 табл. 2 дод.; 76 джерел. Актуальність теми: Віртуалізація мережевих функцій є однією з найбільш перспективних галузей розвитку корпоративних комп’ютерних мереж через можливість значно знизити капітальні та операційні витрати. Спрогнозовано що к кінцю 2020 року капіталізація ринку віртуальних мережевих функцій складе 15,5 млрд. доларів. Основним невирішеним питанням віртуалізації мережевих функцій є безпека інформації, що і є предметом дослідження даної роботи. Мета та задачі дослідження: Метою даної роботи є покращення стану інформаційної безпеки в галузі віртуалізації мережевої функції, що досягається розробкою системи виявлення вторгнень. Об’єкт досліджень: віртуалізація мережевих функцій. Предмет досліджень: методи виявлення мережевих атак, що можуть бути використані в мережевій інфраструктурі побудованій на основі віртуалізації мережевих функцій. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати: У даній роботі було розглянуто концепцію віртуалізації мережевих функцій, проблеми інформаційної безпеки, що є актуальними для даної концепції, проведено аналіз методів виявлення мережевих атак, як одного із способів покращення стану безпеки та побудовано систему розпізнавання вторгнень орієнтовану саме на мережі з віртуалізованими функціями. Наукова новизна: модель векторів атак для віртуалізації мережевих функцій та система розпізнавання вторгнень орієнтована на віртуалізацію мережевих функцій. Практичне значення одержаних результатів: розроблена система може бути використана у мережах нового покоління для захисту від мережевих атак.Документ Відкритий доступ Система голосової біометрії, економна до обчислювальних ресурсів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019-12) Грушко, Ярослав Володимирович; Данилов, Валерій ЯковичМета даної роботи – створити економну до обчислювальних ресурсів систему голосової біометрії. Основною ціллю роботи стали побудова загальної схеми такої системи, визначення її компонент та оптимальних параметрів. Об’єктом дослідження даної магістерської дипломної роботи є розпізнавання голосу людини комп’ютером. Предмет дослідження – голосова біометрія, тобто голосове розпізнавання особи. Спроєктована система складається з трьох основних модулів. Перший модуль – це алгоритм отримання голосового відбитку MFCCs. Другий модуль – це класифікатор, який має навчатися голосовими відбитками отриманими за допомогою першого модуля. Третій, і останній, модуль є верифікатором, який вдруге (після класифікатора) перевіряє правильність визначення особи. Задля підбору параметрів було розроблено окрему систему. Виходячи з підібраних оптимальних параметрів було створено консольний додаток голосової біометрії на мові програмування python та окремий мобільний додаток на java. Точність консольного додатку на вибірці 80 зразків 40-ка різних дикторів склала 93%. При проходженні аутентифікації, коли оброблювалося 6 секунд промови, тривалість роботи консольного додатку склала 2 секунди. Виконано перший етап розроблення стартап-проєкту, а саме, виконано маркетинговий аналіз стартап-проекту.Документ Відкритий доступ Система дистанційного банківського обслуговування на основі байєсівського моделювання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019) Стецько, Владислав Олександрович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація 87 с., 22 рис., 32 табл., 0 додатків, 7 джерел. Об’єктом дослідження є система дистанційного банківського обслуговування. Предметом дослідження є байєсівське моделювання. Мета дослідження: 1. Дослідити існуючі доходи та проаналізувати інформацу безпеку системи дистанційного банківського обслуговування банку України. 2. Провести оцінку ефективності дистанційного банківського обслуговування. Новизна: запропонована ієрархія системи ДБО, яка проаналізована байєсівським моделюванням В даній роботі використані результати дослідження інформаційної безпеки системи дистанційного банківського обслуговування банку України. Визначена проблематика сектору, та запропонована ієрархічна модель системи, яка має місце у сучасних реаліях. Були визначені цілі, сценарії, сили та актори, які безпосередньо впливають на інформаційну безпеку ДБО. Розроблені локальні пріоритети для кожного рівня ієрархії, що дає змогу оцінити найактуальніші чинники проблеми, та зробити миттєві висновки. Так відділ, який спеціалізується на інформаційній безпеці може виявити слабкі місця системи, та мінімізувати ризики несанкціонованого доступу. Врешті, була побудована байєсівська модель та отриманий результат для кожного рівня ієрархії. Тому на кожному кроці працівники банку мають змогу впливати на загрози системи. Глобальний результат становить 66,36% загроз для Інфомаційного банкінгу, та 33,64% для Транзакційного банкінгу.Документ Відкритий доступ Система підтримки прийняття рішень вибору професії із застосуванням дерев рішень(2019) Павлюк, Віталій Вікторович; Данилов, Валерій ЯковичМагістерська дисертація: 89 с., 12 рис., 8 табл., 2 додатки та 14 джерел. Об'єкт дослідження – процес вибору професії. Мета роботи – створення системи підтримки прийняття рішень вибору професії – кар’єрного тесту, що працює на основі про користувача, отриманих від реклами у соціальних мережах та даних, які ввів користувач. В роботі проаналізовано існуючі засоби, які допомагають прийняти рішення про вибір професії (кар’єрні тести), визначено їхні основні переваги та недоліки, запропоновано систему яка буде базуватись на основі вхідних даних з критерії користувачів на яких направляється реклама Facebook. Запропоновано архітектуру системи яка на основі таргетингу у мережі Facebook значно спрощує процедуру вибору професії за допомогою кар’єрного тесту. В подальшому рекомендується покращити цю магістерську дисертацію, створивши зручний веб-портал, на якому респонденти зможуть прив’язувати свої соціальні мережі, і таким чином ще більше наповнювати профіль інформацією. Також рекомендується застосувати інші алгоритми вибору професії та порівняти їх точність, а також аналізувати ефективність кожного з методів. Адаптивно вибираючи найкращий.