Магістерські роботи (СП)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (СП) за Ключові слова "004.42"
Зараз показуємо 1 - 20 з 91
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ FaaS як шаблон архітектури додатків(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Плотніков, Сергій Олександрович; Гіоргізова-Гай, Вікторія ШалвівнаРобота складається зі вступу та п’яти розділів. Загальний обсяг роботи: 146 аркушів основного тексту, 60 ілюстрації, 24 таблиць. При підготовці використовувалась література з 26 джерел. Актуальність. З появою хмарних провайдерів поступово відбувається перехід від монолітної архітектури додатків до класичної мікросервісної, що зумовлено потребами автоматичного масштабуванням і зручністю розробки. З появою FaaS сервісу від AWS у 2014році безсерверні обчислення вийшли в тренд у побудові додатків у хмарі. Завдяки таким можливостям, як повна відсутність в необхідності конфігурації інфраструктурного шару додатку, авто- масштабованість і оплата на вимогу роблять безсерверні обчислення привабливими як архітектура хмарних додатків. Тому дослідження архітектурних шаблонів serverless додатків є актуальною темою, оскільки вибір правильної архітектури додатку є найголовнішою задачею при розробці. Мета і завдання дослідження. Метою даної магістерської роботи є дослідження архітектурних патернів побудови FaaS додатків. А саме: - аналіз і порівняння шаблонів побудови додатків і засобів їх реалізації від популярних FaaS провайдерів та вибір послуг одного з провайдерів для подальшого дослідження (було вибрано AWS); - реалізація одного з найбільш розповсюджених безсерверних шаблонів від вибраного провайдера (було взято патерн FaaS “Simple Web Service”) і порівняння її за виділеними критеріями з аналогічною реалізацією у вигляді класичної мікросервісної серверної архітектури. - узагальнення результатів досліджень і формулювання загальних рекомендацій щодо вибору послуг певного провайдера і архітектури побудови додатку в залежності від вимог до додатку. Об’єкт дослідження — архітектурні шаблони, які використовуються для побудови serverless додатків. Предмет дослідження — дві реалізації типового додатка у AWS: на FaaS архітектурі і на класичній мікросервісній архітектурі, з подальшим порівнянням їх перевагах, недоліків і визначенням умов найкращого застосування кожного рішення. Для розробки додатків використовувались сервіси від хмарного провайдера AWS. FaaS архітектура була побудована на сервісіх AWS Lambda і API Gateway. Класична мікросервісна архітектура на Docker контейнерах була розміщена у сервісі Elastic Container Service з використанням Application Load Balancer. Методи дослідження. Для вирішення поставлених задач в роботі було застосовано методи аналізу та синтезу, порівняння та узагальнення отриманих результатів. Наукова новизна отриманих результатів роботи полягає у наступному: 1 Проведено порівняльний аналіз за виділеними критеріями відомих FaaS сервісів від хмарних провайдерів: AWS Lambda, Microsoft Azure Functions і Google Cloud Functions. 2 Запропоновано методи прискорення роботи додатків, розроблених на FaaS архітектурі у AWS. 3 Проведено порівняння реалізацій додатка на серверній і безсерверній архітектурі у AWS за виділеними критеріями. Визначені недоліки, переваги і умови найкращого застосування кожного варіанту. Практична цінність. Отримані результати порівняння хмарних провайдерів можуть бути використані для вибору провайдера під час розробки додатку, в залежності від необхідних вимог. Також проаналізовані архітектурні шаблони можуть бути використані на початку моделювання системи в залежності від типу додатку. Результати порівняння розроблених реалізацій додатка можуть бути використані в якості рекомендацій при виборі архітектури для реалізації додатка: переваги та недоліки безсерверної і класичної мікросервісної архітектури, для яких типів додатків краще підходить певна архітектура.Документ Відкритий доступ Iнтеграція потоків даних BSN в єдину хмарну платформу ЕСОЗ (e-health)(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021) Саядов, Ільмар Ісмаїл огли; Письменний, Ігор ОлександровичМагістерська дисертація на здобуття ступеня магістра за освітньо-професійною програмою Інтелектуальні сервіс-орієнтовані розподілені обчислювання. Даний проект був присвячений розробці додатку Body Sensor Network за допомогою хмарних обчислювань та інтеграції даних в хмарну платформу ЕСОЗ з використанням можливостей платформи Amazon Web Services. У дисертації проведений короткий огляд предметної області, використання технологій натільних комп'ютерних мереж для допомоги в діагностиці, визначення стану пацієнта та допомоги робот медичних установ на прикладі e- health. Була створена тестова модель для реалізації поставленої задачі. Технології на основі BAN мають великий потенціал для безперервного моніторингу в амбулаторних умовах, раннього виявлення аномальних станів і контрольованої реабілітації. Вони можуть підвищити впевненість пацієнтів і поліпшити якість життя, а також сприяти здоровій поведінці та обізнаності про здоров'я. Безперервний моніторинг з раннім виявленням, ймовірно, може забезпечити пацієнтам підвищений рівень впевненості, що, в свою чергу, може поліпшити якість життя. Крім того, амбулаторний моніторинг дозволить пацієнтам займатися звичайною повсякденною діяльністю, а не залишатися вдома або поруч зі спеціалізованими медичними службами. І останнє, але не менш важливе, включення даних безперервного моніторингу в медичні бази даних дозволить проводити комплексний аналіз всіх даних для оптимізації індивідуального догляду та забезпечення пошуку знань за допомогою інтегрованого інтелектуального аналізу даних. Дійсно, за нинішньої технологічної тенденції до інтеграції процесорів і бездротових інтерфейсів скоро з'являться інтелектуальні датчики розміром з монету. Вони будуть наноситися у вигляді шкірних пластирів, легко інтегруватися в персональну систему моніторингу і носитися протягом тривалого періоду часу.Документ Відкритий доступ Автоматизація процесу знаходження плагіату(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Данилюк, Василь Миколайович; Яременко, Вадим СергійовичМагістерська дисертація виконана 112 на сторінок,містить 67 ілюстрації та 26 таблиці. Під час виконання даної магістерської дисертації було використано 24 джерела-посиланя. Актуальність теми Проблема плагіату програмного коду є досить розповсюдженною, чим більше у світі з’являється джерел інформації тим більше її починають використовувати, тим більше її починають видавати за свою. Тому для полегшення знаходження плагіату коду небхідний відповідний сервіс який дозволить знаходити плагіат коду у роботах. Мета і завдання дослідження Метою дипломної роботи є дослідження використання алгоритмів для пошуку плагіату програмного коду, дослідити на проаналізувати існуючі сервіси з пошуку плагіату програмного коду Рішення поставлених завдань і досягнуті результати В процесі виконнання роботи було дослдіжено методи для пошуку плагіату коду та їхньої ефективності.Дослідженно веб-сервіси які пропонують вирішення даної проблеми. У наслідок аналазу було побудовано власний веб сервіс для пошуку плагіату коду, та реалізовано алгоритм яким можна буде також перевіряти роботи. Об’єкт досліджень Методи виявлення плагіату в вихідних кодах програм. Предмет досліджень Методи та технічні засоби при вирішенні задачі пошуку подібних програмних кодів студентів серед фіксованого набору даних. Практичне значення отриманних результатів Основним практичним значенням роботи є створення сервісу для пошуку автоматизації плагіату коду, при цьому використовуючи не тільки стороннє апі для отримання результатів пошуку плагіату коду. Було отримано оптимальний метод для пошуку плагіату коду.Документ Відкритий доступ Автоматизація регресивного тестування з використанням машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-12) Михайловин, Роман Геннадійович; Булах, Богдан ВікторовичДокумент Відкритий доступ Автоматизований інструментарій розгортання хмарних сервісів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Паріс, Сергій Павлович; Булах, Богдан ВікторовичРобота виконана на 98 сторінках, містить 29 ілюстрації, 22 таблиці. При підготовці використовувалася література з 30 джерел. Актуальність. З розвитком інтернету та технологій розробки підхід до розробки та надання послуг картинально змінився. Сьогодні у інтернеті зберігається велика кількість веб-сайтів та різноманітної інформації. Разом із розвитком інтернету розвивались і веб-сервіси та способи їх розміщення на серверах. Спочатку це були власні сервери компаній, які мали безліч недоліків починаючи від потреби зберігати власний штат співробітників і закінчуючи тим, що ресурси кожного із серверів не використовувались на 100%, пізніше з’явились віртуальні машини, які теж мали свої недоліки у виді потреби віртуалізувати для кожної віртуальної машини операційну систему та фізичні компоненти комп’ютера. Ще пізніше з’явились контейнери, які використовуються на даний момент у світі. Відносно недавно кількість контейнерів, які розгортає компанія зросли до сотень а інколи і тисяч і гостро постало питання автоматичного розгортання таких сервісів. Саме цю проблему і вирішують такі системи як Kubernetes. Вони дозволяють автоматично розгортати безліч мікросервісів налаштувавши їх один раз конфігураційними файлами, а також підтримувати їх роботу. Мета. Метою роботи є дослідження сучасних підходів і методів для розгортання сервісів у хмарах а також розробка додатку що полегшить цей процес на одному із етапів. Завдання. Для досягнення мети роботи потрібно вирішити наступні завдання: проаналізувати процес розгортання сервісів у хмару; розділити процес розгортання на декілька процесів, які можна автоматизувати окремими додатками; проаналізувати все існуючі рішення в цій сфері; розробити програмний продукт, який запропонує альтернативу або полегшить і покращить роботу існуючих провідних рішень; розробити стратегію стартап-проекту, яка дозволить реалізувати описану технологію в якості конкурентноспроможного продукту. Об’єкт дослідження. Робота систем автоматичного розгортання сервісів. Предмет дослідження. Взаємодія та конфігурація систем автоматичного розгортання сервісів. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає в інтеграції конфігурацій різних систем для автоматичного розгортання сервісів. Практична цінність. Практична цінність роботи полягає у аналізі методів та засобів аналізу структурованої інформації з інтернету, розробка веб- додатку як приклад використання. Публікації. Паріс С. П. Автоматизований інструментарій розгортання хмарних сервісів // Міжнародний науковий журнал «Інтернаука». – 2020. №12.Документ Відкритий доступ Адаптивні засоби захисту комп’ютерних систем на основі апарата нейронних мереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023) Коновал, Володимир Олексійович; Мухін, Вадим ЄвгеновичДипломна робота: 98 с., 17 рис., 1 додаток, 41 джерело, 29 табл. Актуальність роботи: В останні роки проблема виявлення та реагування на зміни в даних в режимі реального часу стає все більш актуальною. Дана проблема полягає в тому, що з часом дані можуть зміни свій розподіл і ті класифікатори даних, які раніше показували високу точність роботи, можуть почати видавати неправильні оцінки цих даних або мітки класів. Дана проблема носить назву дрейф концепції. Методів виявлення дрейфу а також правильного реагування на нього за останні роки було розроблено немало, але всі ці методи мають ряд недоліків. Серед чих недоліків можна виділити необхідність доступу до справжніх міток класів, що в умовах реального світу є доволі витратною по ресурсам задачею, а також високий рівень помилкових спрацьовувань. Мета: метою даної роботи є розробка адаптивного методу захисту комп’ютерних систем з використанням штучних нейронних мереж. Зміст роботи: Необхідно розробити адаптивний метод захисту, який використовує штучні нейронні мережі. Розроблений метод експериментально порівняти з існуючими методами захисту комп’ютерних мереж, які використовують штучні імунні системи. Опис об’єкта дослідження: В даній роботі в якості об’єкта дослідження, штучні нейронні системи а також методи визначення дрейфу концепції і класифікації потоку даних. Наукова новизна: Новий метод класифікації потоку даних, який не вимагає доступу до міток класу для виявлення дрейфів концепцій.Документ Відкритий доступ Аналіз безпеки використання хмарного сховища Google Drive при розробці прикладного програмного забезпечення(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Семенюк, Максим Віталійович; Капшук, Олег ОлексійовичРобота складається зі вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 57 аркуші основного тексту, 14 ілюстрацій. При підготовці використовувалася література з 13 різних джерел. Актуальність. На сьогоднішній день користувачів хмарного середовища майже рівняється кількості людей на планеті, але чи безпечно їх використовувати без витіку секретних даних компанії або треті особи які її використовують? Тому є потреба дослідити як працюють хмарні середовища і чи є шляхи покращення безпеки використання їх. Мета дослідження. Метою даної магістерської роботи є аналіз безпечності використання хмарного середовища Google Drive. Після аналізу, спробувати покращити безпечність використання хмарного середовища Google Drive. Об’єкт дослідження — безпечність використання хмарного середовища Google Drive в прикладному програмному забезпечені. Предмет дослідження — безпечність використання хмарного середовища Google Drive Методи дослідження. Аналіз, пошук та тестування. Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає у наступному: запропоновано шляхи для підвищення рівня безпечності використання хмарного середовища Google Drive; реалізовано безкоштовний веб-застосунок який можна буде використовувати в будь-яких проектах які потребують інтеграцію з хмарним середовищем Google Drive; Особистий внесок здобувача. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані теоретичні та прикладні результати, що відносяться до вирішення задачі проблем безпечності хмарного середовище Google Drive. Практична цінність. Надання аналіз проблем та шляхи рішення проблем безпечності використання хмарного середовища Google Drive. Було надано універсальну програму для взаємодії з хмарним середовищем яка використовуватись з будь-яким проектом який потребує інтеграцію з хмарним середовищем Google Drive при невеликій кастомізації.Документ Відкритий доступ Аналіз ефективності безпеки сервісів баз даних SQL та NoSQLтипу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Бродецький, Ігор Олександрович; Капшук, Олег ОлексійовичРобота виконана на 130 сторінках, містить 91 рисунка, 25 таблиці. Під час підготовки матеріалів використано літературу з 20 джерел. Актуальність теми: Характерною рисою суспільства XXI століття є величезна кількість різноманітної інформації, частина з якої потребує надійного захисту для користування нею обмеженим колом осіб. Для того, щоб вберегти дані від зловмисників необхідно знати особливості реалізації захисту в СУБД. Об’єкти дослідження: захист систем управління базами даних. Предмет: захист даних на прикладі СУБД SQL та NoSQL. Мета і завдання: дослідити методи захисту інформації в СУБД та методи несанкціонованого доступу до неї. На основі отриманої інформації зробити висновки і запропонувати варіанти покращення існуючого захисту. Методи дослідження: в якості методу дослідження ефективності захисту від несанкціонованого доступу в MSSQL та mongodb обрано ін’єкції в програмний код. Наукова новизна: робота має велике значення і новизну, оскільки захист інформації в теперішній час є дуже важливою, а розуміння правильності побудови захисту СУБД є критичним. Після завершення дослідження можна користуватися методом, який зрештою було запропоновано мною «Використання ієрархії шифрування в SQL як метод захисту даних стовпців» Практичне значення: запропоновано методи захисту в СУБД, які підвищать надійність та захищеність. Для баз даних SQL запропоновано метод шифрування саме полів таблиці на рівні БД, щоб в сукупності з іншими методами захисту, надійність всього сервісу стала вища.Документ Відкритий доступ Аналіз ефективності реалізації алгоритмів Data mining з використанням сервісу Microsoft SQL Server(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Ниценко, Андрій Сергійович; Капшук, Олег ОлексійовичРобота виконана на 98 сторінках, містить 61 ілюстрацій, 22 таблиці. При підготовці використовувалася інформація з 33 джерел. Актуальність теми На сьогоднішній день даних, які потрібно аналізувати стає все більше і більше. Компанії мають великі обсяги інформації, але мати інформацію замало, потрібно ще й знати якими саме способами її обробляти та аналізувати. Саме тому дане дослідження має великі перспективи, оскільки розуміння кожного алгоритму Data mining та області його кращого використання буде або спрощувати аналіз для таких компаній, або давати більшу точність отриманих результатів. Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є реалізація та дослідження ефективності реалізації алгоритмів Data mining, які надає сервіс MS SQL Server та Microsoft Visual Studio, щоб зрозуміти для яких конкретних задач та з яким об’ємом даних буде кращим той чи інший алгоритм. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати В роботі розглянуто алгоритми (алгоритм кластеризації, алгоритм дерева прийняття рішень, алгоритм лінійної регресії, алгоритм взаємозв'язків, спрощений алгоритм Байеса, алгоритм нейронної мережі, алгоритм кластеризації послідовностей, алгоритм часових рядів), які надає сервіс MS SQL Server та Microsoft Visual Studio, реалізовано кожний з них. Обрано задачі (прогнозування дискретного атрибуту, прогнозування безперервного атрибуту, прогнозування послідовності, знаходження груп спільних елементів в транзакціях), які потрібно реалізувати та обрано алгоритми відповідно до специфіки завдань. Реалізовано алгоритми Data mining. В ході аналізу оцінки ефективності реалізації алгоритмів було сформовано рекомендації щодо їх використання для різних задач. Об’єкт досліджень Алгоритми Data mining в середовищі MS SQL Server і Microsoft Visual Studio. Предмет досліджень Ефективність реалізації алгоритмів Data mining в середовищі MS SQL Server і Microsoft Visual Studio. Методи досліджень Для розв’язання зазначеної проблеми в роботі проведено порівняння реалізованих алгоритмів Data mining, виділено задачі на основі яких буде проведено аналіз та виділено основні функціональні особливості кожного алгоритму. Наукова новизна Наукова новизна полягає в тому, що після реалізації кожного алгоритму для конкретної задачі встановлено, який саме алгоритм краще підходить для кожної задачі, щоб в майбутньому малі компанії, які будуть займатися аналізом поведінки реципієнтів могли відразу обрати алгоритми, які їм потрібні. Практичне значення одержаних результатів За результатами проведеного аналізу ефективності реалізації алгоритмів Data mining було сформовано рекомендації щодо їх використання малими компаніями.Документ Відкритий доступ Аналіз програмних засобів з обліку й аудиту продукції підприємств галузі харчова промисловість(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Романішен, Сергій Валерійович; Капшук, Олег ОлексійовичМагістерська дисертація містить: загальний обсяг 127 сторінок, 35 таблиць, 23 рисунків, список літератури з 27 найменувань, 5 додатків. тема «Аналіз програмних засобів з обліку й аудиту продукції підприємств галузі харчова промисловість». Предмет дослідження. Програмні засоби оброблення економічної інформації з обліку та аудиту продукції та її реалізації на підприємствах галузі харчової промисловості. Об’єкт дослідження. Інформаційні системи обліку та аудиту продукції підприємства галузі харчова промисловість. Мета дослідження. Аналіз програмних засобів обліку та аудиту продукції підприємства галузі харчова промисловість, та освоєння основних понять, методів і моделей, що дозволяють створювати програмні інформаційні засоби для підприємств. А також розробці програмного забезпечення оброблення економічної інформації з обліку й аудиту продукції для виробництв та підприємств в галузі харчової промисловості. Методи дослідження. В роботі застосовані методи системного аналізу дослідження програмних засобів, метод дослідження цілі ПЗ. В роботі використані розробки (бібліотеки, програми), що дозволяють автоматизувати побудову блоків підтримки прийняття рішень інтелектуальних систем. В роботі також наведено опис програмних засобів, що реалізують розглянуті методи та моделі. Наукова новизна дослідження програмних засобів з обліку й аудиту продукції та її реалізації на підприємствах харчової промисловості: - у роботі проведено аналіз сучасних існуючих програмних засобів: 1С:Підприємство, BAS, Галактика; - проведено аналіз предметної галузі обліку та аудиту на підприємствах галузі харчової промисловості; - розроблено алгоритм вирішення задачі з обліку та аудиту продукції для виробництв та підприємств харчової промисловості; - розроблено програмний засіб з обліку й аудиту продукції та її реалізації на підприємствах харчової промисловості. Проведена робота. У ході дослідження мною було самостійно зроблено аналіз програмних засобів з обліку та розроблено проектування програмного засобу, а також створено базу даних та бази знань для підтримки прийняття рішень в управлінні обліком готової продукції на виробництві. Був розроблений бізнес-проект з проектування та розроблення ПЗ обліку та аудиту продукції виробництв галузі харчова промисловість. Практична цінність. Розроблений програмний засіб може бути в подальшому застосований працівниками складів, бухгалтерії, маркетингу на різних підприємствах та виробництвах галузі харчової промисловості.Документ Відкритий доступ Безпека даних у мікросервісній архітектурі при організації хмарних, крайових та туманних обчислень(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Грудович, Володимир Іванович; Булах, Богдан ВікторовичДокумент Відкритий доступ Використання віддалених обчислювальних ресурсів для збірки програмного коду(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Беляєв, Євгеній Андрійович; Булах, Богдан ВікторовичРобота виконана на 75 сторінках, містить 3 ілюстрації, 22 таблиці. При підготовці використовувалася література з 20 джерел. Актуальність теми. Існує набір ситуацій, коли використання віддалених обчислювальних ресурсів для збірки програмного коду може бути корисним. Збірка - дуже ресурсоємний процес, що використовує велику кількість обчислювальних ресурсів. Існують проекти збірка яких може займати години. Оптимізації процесу збірки - важлива задача, якій системи автоматизованої збірки програмного коду приділяють дуже велику увагу, про те регулярна збірка програмного коду великих проектів локально на робочій станції може додати великого дискомфорту у повсякденній діяльності. Варіантом, що може допомогти, є передача збирання програмного коду на іншу машину. Це може виявитись достатньо вигідним рішенням також у ряді інших ситуацій. Мета і завдання дослідження. Метою даної роботи є дослідження методів і підходів, що дозволяють використати обчислювальну потужність нелокальної віддаленої машини для збірки програмного коду, і розглянути можливість виконання цієї задачі готовими рішеннями. Предмет дослідження. Методи і практики використання віддаленої обчислювальної машини для збірки програмного коду. Рішення поставлених завдань і досягнуті результати. За результатами здійсненого дослідження було розроблено методи використання, віддаленої обчислювальної машини при різних сценаріях використання білд систем. Було проаналізовно програмне забезпечення, що дозволяють виконувати збирання програмного коду на віддаленій машині. Проведені тестування цих методів та проаналізована ефективність. Наукова новизна одержаних результатів. Розроблено 3 методи використання, віддаленої обчислювальної машини для збірки програмного коду.Документ Відкритий доступ Використання мікросервісів в інформаційному забезпеченні охорони здоров'я(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020) Федоренко, Даниїл Павлович; Чкалов, Олексій ВалерійовичРобота виконана на 145 сторінках, містить 34 ілюстрації, 22 таблиці. При підготовці використовувалася література з джерела. Актуальність. Організації охорони здоров’я, усвідомлюючи потенціал технології Інтернету речей (IоT), швидко застосовують цю технологію, щоб забезпечити значне покращення якості та ефективності послуги. Однак ці розумні та взаємопов’язані пристрої можуть виступати потенційними «чорними дверима» в ІТ-мережі лікарні, надаючи зловмисникам доступ до конфіденційної інформації. Як результат, кібератаки на медичні пристрої IоT зростають з останніх кількох років. Це зростаюче занепокоєння всіх зацікавлених сторін, оскільки вплив таких атак полягає не лише у втраті грошей або конфіденційності, але й життя багатьох пацієнтів також піддається ризику. Беручи до уваги різні типи пристроїв IоT, які можна виявити підключеними до мережі лікарні, традиційні орієнтовані на хост рішення безпеки (наприклад, антивірус, програмні виправлення) суперечать реалістичній інфраструктурі IоT (наприклад, обмежене обладнання, відсутність належних вбудованих заходів безпеки) . Існує потреба у рішеннях безпеки, які враховують такі проблеми пристроїв IоT, як неоднорідність використовуваних технологій та протоколів, обмежені ресурси з точки зору акумулятора та обчислювальної потужності тощо. Мета. Ознайомитися з мікросервісами та вразливостами медичних пристроїв IоT; запровадити новий підхід, який використовує основу мікропослуг як адаптивне та гнучке рішення безпеки для вирішення проблеми. Завдання. Дисертація зосереджена на атаках відбитків пальців ОС через їх важливість для зловмисників зрозуміти мережу вцілому. У цій дипломній роботі було розроблено три мікросервіси, кожна з яких призначена для обслуговування конкретного функціоналу. Кожен з цих мікросервісів має невеликий розмір, використовуючи оперативну пам'ять приблизно 50 МБ. Об’єкт дослідження. Мікросервіси. Предмет дослідження. Мікросервіси. Наукова новизна. Наукова новизна роботи полягає в дослідженні пристроїв IоT, як неоднорідність використовуваних технологій та протоколів, обмежені ресурси з точки зору акумулятора та обчислювальної потужності. Практична цінність. Практична цінність роботи полягає у подальшому її використанні для лікарень.Документ Відкритий доступ Використання нейронних мереж у роботі з базами знань(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2021-12) Чернюк, Андрій Олександрович; Булах, Богдан ВікторовичРобота виконана на 99 сторінках, містить 35 ілюстрацій, 23 таблиці, 1 додаток. При підготовці використовувалась література з 56 джерел Актуальність теми Дана дисертація присвячена дослідженню нейронних мереж у рамках роботи з базами знань. Зі збільшенням кількості інформації зростає складність обробки і зберігання знань про цю інформацію. Використання баз знань стає більш частим рішенням при пошуку сховища для чітко структурованих даних. Збільшення об’ємів даних призводить до збільшення кількості ресурсів, що потребуються для її обробки. Це ускладнює процес ручної обробки даних. З поширенням використання баз знань зростає попит на спеціалістів, що мають можливість застосовувати свої знання на практиці. Це ставить певні обмеження на професіоналів у власних доменах, які не можуть застосовувати свої дані через звичайну нестачу навиків при роботі з базами знань. Використання нейронних мереж дозволяє вирішити різноманітні питання у полі роботи з базами знань. Актуальність роботи полягає в дослідженні сучасних підходів у різноманітних шляхах роботи з базами знань з використанням нейронних мереж, що дозволяють подолати проблеми, які виникають при роботі з базою знань (напряму чи опосередковано). Мета та задачі дослідження Метою даної роботи є дослідження використання нейронних мереж у рамках роботи з базами знань. Рішення поставлених завдань та досягнуті результати Для досягнення поставленого завдання було розглянуто формати представлення формалізованих знань у базах знань, включаючи RDF та різні діалекти OWL, виконано огляд літературних джерел та проаналізовано роботи, що використовують нейронні мережі для здійснення логічних висновків у базах знань. Опрацьовано літературні джерела, що присвячені вирішенню задач семантичній сегментації текстів з використанням нейронних мереж. Проаналізовано систему, що використовує семантичний аналіз вхідної послідовності для перетворення вхідної послідовності природною мовою на запит на мові SPARQL. Розглянуто використання згорткових, графових та гібридних мереж даного типу для роботи з графовим представленням формалізованих знань. Створено прототип системи перекладу вхідної послідовності на природній мові у мову запитів до бази знань SPARQL. Описано архітектурні особливості прототипу. Розглянуто механізм уваги і задачу машинного перекладу. Проаналізовано отримані результати. Об’єкт дослідження: Бази знань. Предмет дослідження: Застосування нейромереж у роботі з базами знань. Наукова новизна Наукова новизна роботи полягає у вирішенні задачі машинного перекладу зі зважуванням в рамках роботи з базами знань. Практичне значення одержаних результатів Робота може бути використана як база для системи отримання результатів з бази знань після запиту у вигляді послідовності на природній мові.Документ Відкритий доступ Використання семантики і формалізованих знань в інтелектуальній обробці даних(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2020-12) Бражник, Максим Русланович; Булах, Богдан ВікторовичРабота выполнена на 99 страницах, содержит 25 иллюстрации, 22 таблицы. При подготовке использовалась литература с 31 источника. Актуальность. С появлением интернета подход к технологиям кардинально изменился. На сегодняшний день во всемирной сети хранится большое количество информации. Такие массивы данных чрезвычайно трудно обрабатывать ручными способами, а с ростом цены на рабочую силу, это становится практически невозможно. Сейчас набирают большую популярность технологии структурирования информации в интернете для дальнейшей машинной обработки. К таким можно перечислить семантический веб, структуризация с помощью тегов и тому подобное. Такие подходы к хранению информации позволили применять методы классификации и кластеризации данных, смогут помочь человеку во время работы или даже заменить и автоматизировать весь рабочий процесс. Цель. Целью данной работы является исследование современных методов получения информации из сети и последующим использованием этих данных для кластеризации и добычи полезной информации. Это поможет автоматизировать рабочие процессы при нескольких шагов: поиска структурированной информации и ее последующим использованием методами data mining. Задание. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: проанализировать существующие подходы сбора информации в интернете; подробно разобрать наиболее целесообразные методы сбора; проанализировать успешный опыт реализации программного обеспечения иностранными коллегами в данной сфере; разработать программный продукт, который позволит решить проблемы инженеров во время сбора информации в интернете, а также предоставить инструментарий для анализа и добычи полезной информации; разработать стратегию стартап-проекта, которая позволит реализовать описанную технологию в качестве конкурентоспособного продукта. Объект исследования. Семантика и структурированная информация. Предмет исследования. Взаимодействие с структурированная информации и ее анализ. Научная новизна. Научная новизна работы заключается в исследовании способов сочетания технологий семантической сети и методов интеллектуального анализа данных для получения новых высококачественных процедур анализа данных. Практическая ценность. Практическая ценность работы заключается в анализе методов и средств анализа структурированная информации из интернета, разработка веб-приложения качестве примера использования. Публикации. Бражник М. Р. Использование семантики и формализованных знаний в интеллектуальной обработке данных // Международный научный журнал «Интернаука». – 2020. - No12.Документ Відкритий доступ Вилучення правил прийняття рішень нейронними мережами(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Вохранов, Ілля Анатолійович; Петренко, Анатолій ІвановичДокумент Відкритий доступ Виявлення нових тем фейкових новин та їх джерел використовуючи методи глибокого навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024) Орловський, Артем Володимирович; Кислий, Роман ВолодимировичАктуальність. Дедалі більшу популярність набуває використання різних новинних веб ресурсів у мережі Інтернет та соціальних мережах для поширення інформації. Набираючи деяку аудиторію читачів та користуючись їх довірою, такі джерела починають розповсюджувати фейкові новини чи маніпуляції. Тому ідея захисту населення від дезінформації та поширення маніпулятивного впливу в умовах війни є вкрай гострою й необхідною в сьогоденні. Використання сучасних технологій є необхідним фактором у боротьбі із поширенням фейкових даних. При чому, основна задача полягає в швидкому автоматичному аналізі інформації, а також розповсюдженні спростувань та правдивих фактів. Тому розробка нових алгоритмів пошуку та аналізу потоку новин являється вкрай актуальною задачею. Метою дослідження є полегшення виявлення елементів дезінформації за рахунок створення методу та алгоритму для перевірки потоку текстових даних на наявність елементів дезінформації у вигляді лінгвістичних конструкцій та оборотів, які вказують на неправдивість представленої інформації. Для досягнення мети поставлено і виконано такі завдання: 1. Дослідження структури новин, фейкових новин 2. Дослідження методів детекції фейкових новин 3. Збір актуальних даних та датасету, структуризація і обробка даних 4. Розробка алгоритму для виявлення фейків та їх джерел 5. Реалізація програмного забезпечення у вигляді веб додатка з сервісною архітектурою з використанням глибоких моделей машинного навчання як сервіси. Об’єкт дослідження – фейкові новини у контексті загальної системи засобів масової інформації та їх детекція. Предмет дослідження є способи виявлення елементів дезінформації в текстових потоках даних. Методами дослідження є методи комп’ютерної лінгвістики та машинного навчання для виявлення елементів дезінформації. Наукова новизна одержаних результатів роботи полягає у наступному: 1. Запропоновано спосіб детекції фейкових новин і їх джерел з джерел новин 2. Використано застосування великих мовних моделей як класифікаторів логічної зв'язності 3. Запропоновано побудову графу близьких новин з логічними зв'язками з допомогою поєднання методів векторного пошуку та класифікації natural language inference 4. Створено інтерактивний чат-асистент для пояснення результатів та отримання додаткової інформації у зовнішніх джерелах Особистий внесок здобувача. Магістерське дослідження є самостійно виконаною роботою, в якій відображено особистий авторський підхід та особисто отримані теоретичні та прикладні результати, що відносяться до вирішення задачі аналізу текстів з допомогою великих мовних моделей та графових алгоритмів як Natural Language Processing: inference, understanding і generation. Формулювання мети та завдань дослідження проводилось спільно з науковим керівником. Публікації: Методи аналізу новин /Орловський А. В., Кислий Р. В. // Системні науки та інформатика: збірник доповідей II науково-практичної конференції «Системні науки та інформатика» з нагоди 125-річчя КПІ ім. Ігоря Сікорського, 04 – 08 грудня 2023 року, Київ. – К., НН ІПСА КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. – с. 325-329.Документ Відкритий доступ Виявлення плагіату програмного коду в студентських роботах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022-06) Мироненко, Єлизавета Андріївна; Кисельов, Геннадій ДмитровичДокумент Відкритий доступ Віртуальний кабінет для пацієнта та лікаря в системі дистанційного медичного моніторингу(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2022) Стефура, Олег Ярославович; Безносик, Олександр ЮрійовичДокумент Відкритий доступ Гарантування унікальної доставки повідомлень в розподілених системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2024-01) Гапонюк, Максим Олексійович; Письменний, Ігор ОлександровичРобота виконана на 111 сторінках, містить 46 ілюстрації, 22 таблиці. При підготовці використовувалась література з 15 джерел. Актуальність теми дослідження полягає в тому, що у сучасному світі технологій складність інформаційних систем зростає, адаптуючись до вимог бізнесу і користувачів. Це веде до заміни монолітних архітектур на гнучкі мікросервіси, які легко масштабуються у розподілених системах. Важливим стає впровадження надійної системи доставки повідомлень для ефективної взаємодії між сервісами. Розробка механізмів гарантування доставки повідомлень, забезпечення узгодженості та повноти системи є ключовими викликами для інженерів. Мета та задачі полягає у вивченні, аналізі та розробці методів та механізмів, які забезпечують доставку кожного повідомлення у розподілених системах лише один раз. Основні задачі включають: 1. Аналіз різних гарантій доставки повідомлень в розподілених чергах подій; 2. Дослідження імплементації гарантій доставки на прикладі існуючих реалізацій з метою дослідження їх слабких та сильних сторін; 3. Розробка тестового стенду для демонстрації та аналізу роботи механізмів доставки; 4. Порівняння ефективності вбудованих рішень Apache Kafka та власних розробок з використанням для дедублікації повідомлень; 5. Оцінка результатів тестів, зокрема часу обробки та ефективності системи. Об’єкт дослідження: процеси передачі та обробки повідомлень в розподілених комп'ютерних системах. Предмет дослідження: алгоритми та технології, які гарантують доставку повідомлень в розподілених системах. Наукова та практична новизна дослідження полягає у розробці покращених та ефективніших методів, які гарантують доставку повідомлень у розподілених системах. Публікації: 1. Гапонюк М. О., Письменний І. О. Системні науки та інформатика: збірник доповідей ІІ науково-практичної конференції «Системні науки та інформатика», 4–8 грудня 2023 року, Київ. – К., НН ІПСА КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. – 416 с., с. 263