Магістерські роботи (СПСКС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Зараз показуємо 1 - 20 з 292
Документ Невідомий Система динамічного балансування навантаження у вебзастосунках на основі машинного навчання(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Пшеничний, Сергій Володимирович; Морозов, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. Сучасні веб-застосунки функціонують в умовах зростаючої складності трафіку, нерівномірних пікових навантажень та можливих деградацій окремих серверних вузлів. Класичні алгоритми балансування навантаження, такі як Round Robin та Least Connections, що широко застосовуються у промислових балансувальниках, ґрунтуються на статичних або локальних евристиках і не враховують динамічної еволюції стану системи. Це обмежує їх ефективність у реальних умовах експлуатації. У зв’язку з цим актуальним є дослідження адаптивних методів балансування навантаження на основі машинного навчання, здатних враховувати довгострокові наслідки прийнятих рішень. Мета роботи. Метою магістерської дисертації є розробка та дослідження системи динамічного балансування навантаження у веб-застосунках на основі методів навчання з підкріпленням. Об’єкт дослідження. Процес балансування навантаження у розподілених веб-системах. Предмет дослідження. Методи та алгоритми динамічного балансування навантаження з використанням машинного навчання, зокрема навчання з підкріпленням. Методи дослідження. У роботі використано методи теорії черг, марковські процеси прийняття рішень, методи навчання з підкріпленням, експериментальне моделювання, статистичний аналіз результатів та порівняльний аналіз алгоритмів балансування. Наукова новизна одержаних результатів. Уперше запропоновано підхід до балансування навантаження у веб-застосунках, у якому процес маршрутизації запитів формалізовано як задачу навчання з підкріпленням з адаптивною функцією винагороди. Отримано подальший розвиток методів адаптивного балансування за рахунок урахування довгострокових характеристик якості обслуговування. Практична цінність одержаних результатів. Розроблена система може бути використана для побудови адаптивних балансувальників навантаження у веб-інфраструктурах. Отримані результати можуть застосовуватись при проєктуванні високонавантажених веб-застосунків та для подальших досліджень у галузі інтелектуального керування трафіком. Особистий внесок магістранта. Усі результати, наведені в магістерській дисертації, отримані особисто автором. Автором виконано аналіз предметної області, розроблено архітектуру системи, реалізовано алгоритм балансування та проведено експериментальні дослідження. Апробація результатів дисертації. Основні результати роботи доповідались на науковій конференції ПМК-2025 Вісімнадцята наукова конференція магістрантів та аспірантів Київ, 19 – 21 листопада 2025 р. Публікації. За матеріалами магістерської дисертації опубліковано 2 наукові праці, з них 2 – у фахових виданнях. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу та загальних висновків, списку використаних джерел (36 найменувань) і додатків. Повний обсяг роботи становить 150 сторінок, у тому числі 90 сторінок основного тексту, 27 рисунків та 5 таблиць.Документ Невідомий Система автоматизації розгортання ШІ-застосунків у хмарному середовищі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Оніщук, Андрій Олегович; Тесленко, Олександр КириловичАктуальність теми. Сучасний розвиток цифрових технологій та стрімке зростання обсягів даних зумовлюють активне впровадження систем штучного інтелекту в різні сфери діяльності — від бізнесу й промисловості до освіти та державного управління. Ефективне функціонування таких систем потребує надійних рішень для їх розгортання, оновлення та масштабування у хмарному середовищі. Традиційні підходи до розгортання моделей машинного навчання часто виявляються трудомісткими та малоефективними при частих змінах моделей або великій кількості сервісів. Це створює потребу у використанні сучасних DevOps- та MLOps-практик, які забезпечують безперервну інтеграцію, доставку та автоматичне оновлення ШІ-рішень. Тому розробка підходу та демонстраційної архітектури для автоматизованого розгортання та оновлення AI-додатків у хмарному середовищі є актуальним завданням, що сприяє підвищенню надійності, гнучкості та ефективності впровадження інтелектуальних систем як у наукових, так і у промислових застосуваннях. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого розгортання та супроводу систем штучного інтелекту у хмарному середовищі. Предметом дослідження є методи, підходи та програмні інструменти автоматизації розгортання систем штучного інтелекту у хмарному середовищі, зокрема із використанням технологій контейнеризації, оркестрації, а також принципів DevOps і MLOps. Мета роботи: аналіз сучасних підходів до автоматизації розгортання систем штучного інтелекту у хмарному середовищі, дослідженні ефективних інструментів контейнеризації, оркестрації та CI/CD, а також у розробці та впровадженні програмного рішення, що забезпечує автоматизоване розгортання, оновлення й масштабування моделей машинного навчання в хмарній інфраструктурі. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано структуру контейнеризованої архітектури, що забезпечує гнучке оновлення та масштабування моделей машинного навчання. 2. Розроблено підхід до автоматизованого розгортання систем штучного інтелекту у хмарному середовищі з використанням контейнеризації та CI/CD-конвеєрів. 3. Реалізовано прототип програмного комплексу, який поєднує DevOps і MLOps-практики для безперервного розгортання та моніторингу ШІ-додатків. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає в розробці ефективного підходу до автоматизації розгортання ШІ-додатків у хмарному середовищі. Запропоноване рішення дозволяє спростити процес оновлення, масштабування та моніторингу моделей машинного навчання, що знижує витрати часу та ресурсів при впровадженні інтелектуальних систем. Реалізований прототип може бути використаний як основа для навчальних, дослідницьких або комерційних проектів, де потрібна швидка інтеграція моделей штучного інтелекту у хмарну інфраструктуру. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорені на XVІІІ науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 (Київ, 19-21 листопада 2025 р.) та на XI Міжнародній науково-практичній конференції «GLOBAL TRENDS IN SCIENCE AND EDUCATION» (Київ, 17-19 листопада 2025 р.) Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі наведено загальну характеристику дослідження, обґрунтовано актуальність теми, визначено об’єкт, предмет, мету та основні завдання роботи, розкрито наукову новизну, практичну цінність та апробацію отриманих результатів. У першому розділі здійснено аналіз сучасних підходів до автоматизації розгортання систем штучного інтелекту у хмарному середовищі. Розглянуто роль хмарних технологій у розвитку ШІ-рішень, проведено огляд існуючих методів автоматизації та виявлено основні проблеми й обмеження сучасних підходів. У другому розділі досліджено архітектурні рішення, технології та інструменти, що застосовуються для автоматичного розгортання ШІ-систем. Розглянуто використання контейнеризації, оркестрації, DevOps- і MLOps-практик, а також підходи до безперервного оновлення та масштабування моделей у хмарному середовищі. У третьому розділі описано реалізоване програмне забезпечення: описано структуру системи та її компоненти, розкрито підхід до реалізації контейнеризованих модулів і CI/CD-конвеєра, а також представлено користувацький інтерфейс розробленої системи. У четвертому розділі подано результати експериментального тестування створеної системи. Виконано аналіз ефективності, продуктивності та масштабованості рішення, а також здійснено порівняння отриманих результатів із традиційними підходами до розгортання ШІ-додатків. У висновках підсумовано результати дослідження, сформульовано основні висновки та наведено рекомендації щодо подальшого розвитку і вдосконалення розробленої системи. Робота представлена на * аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Невідомий Спосіб верифікації систем обробки даних, створених з використанням технологій ІоТ(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Однораз, Андрій Олександрович; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаАктуальність теми: Невід’ємною складовою сучасного світу є впровадження пристроїв інтернету речей у повсякденне життя. Це спонукає до постійного збільшення обсягів використання мікроконтролерів для створення нових пристроїв у різноманітних галузях, зокрема: «розумний дім», системи безпеки, громадський транспорт, військові розробки та гаджети повсякденного вжитку. Розробка, підтримка і впровадження нових виробів потребують як постійного оновлення і розширення існуючого функціоналу, так і створення абсолютно нових рішень. Важливою складовою цього процесу є тестування функціоналу. Об’єкт дослідження: Процес верифікації та забезпечення якості функціонування програмного забезпечення вбудованих систем інтернету речей, що працюють в умовах обмежених обчислювальних ресурсів. Предмет дослідження: Методи, моделі та інструментальні засоби автоматизованого контролю якості коду в умовах обмежених ресурсів мікроконтролерів. Мета роботи: Підвищення надійності програмного забезпечення та скорочення циклу його розробки для вбудованих систем шляхом удосконалення та систематизації процесів автоматизованої верифікації. Наукова новизна: Одержані результати дозволяють удосконалити підходи до верифікації вбудованого ПЗ, які, на відміну від існуючих рішень, забезпечують комплексне виявлення помилок управління пам'яттю та логічних дефектів на ранніх етапах розробки без необхідності постійного залучення цільового обладнання. Набули подальшого розвитку принципи побудови архітектури вбудованих додатків, що дозволило забезпечити високий рівень тестопридатності коду та його повну ізоляцію від апаратних особливостей. Крім того, проведено порівняльний аналіз ефективності сучасних фреймворків тестування за критеріями швидкодії інкрементальної збірки та точності виявлення дефектів, що дозволило сформувати науково обґрунтовані рекомендації щодо оптимізації процесів безперервної інтеграції. Практична цінність: Отримані результати мають практичну цінність завдяки можливості застосування розроблених підходів до тестування коду під час створення та налагодження IoT-пристроїв на основі мікроконтролерів. Використання досліджених фреймворків для юніт-тестування дає змогу підвищити якість програмного забезпечення, скоротити час пошуку та усунення помилок, а також забезпечити стабільну роботу пристроїв у реальних умовах експлуатації. Розроблені та проаналізовані інструменти можуть бути використані у навчальному процесі студентів технічних спеціальностей. Крім того, результати роботи можуть бути впроваджені у практичну діяльність інженерів-розробників, які займаються створенням IoT-рішень, що потребують високого рівня надійності програмного забезпечення. Апробація роботи: Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на науковій конференції магістрантів та аспірантів ПМК-2025, Міжнародній науково-практичній конференції «Наука, освіта, інновації й суспільство: стратегічні пріоритети сталого розвитку», 29 листопада 2025 р., м. Сіетл, США Структура та обсяг роботи: Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі, показано наукову новизну та практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію отриманих результатів. У першому розділі проведено аналіз сучасних підходів до забезпечення якості вбудованих систем, розглянуто методики верифікації та валідації, а також здійснено огляд існуючих фреймворків для модульного тестування C/C++ коду. У другому розділі обґрунтовано вибір апаратних та програмних засобів для проектування системи, проаналізовано архітектуру мікроконтролера STM32 та специфіку сенсорів, а також розроблено стек комунікаційних протоколів для інтернету речей. У третьому розділі описано практичну реалізацію програмно-апаратної системи, розроблено модульну архітектуру програмного забезпечення та впроваджено автоматизований конвеєр збірки і тестування на базі GitHub Actions. У четвертому розділі наведено результати експериментального дослідження ефективності запропонованого способу верифікації, представлено порівняльний аналіз продуктивності інструментарію та оцінку метрик покриття коду. У висновках підсумовано результати проведеної роботи. Робота викладена на 87 сторінках, містить посилання на список використаних джерел.Документ Невідомий Система відстеження погляду користувача для взаємодії з комп'ютером(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Лунгов, Олександр Віталійович; Морозов, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. Розвиток людино-комп'ютерної взаємодії спрямований на створення більш природних, інтуїтивних та інклюзивних інтерфейсів. Керування пристроями за допомогою погляду є наступним логічним етапом еволюції, оскільки забезпечує режим "вільні руки" та є життєво необхідним для допоміжних технологій. Проте, широке впровадження цієї технології гальмується домінуванням дорогих апаратних трекерів, що суперечить принципам масової доступності та економічної ефективності. Актуальність роботи полягає у розробці та дослідженні високоточної, чисто програмної системи відстеження погляду, яка використовує лише стандартну камеру, що є елементом модернізації IT-інфраструктури. Об’єктом дослідження є процес підвищення точності та стійкості систем відстеження погляду, побудованих на основі методів глибокого навчання в умовах експлуатації зі стандартними пристроями введення. Предметом дослідження є методологія розробки та імплементації масштабованої клієнт-серверної архітектури для прогнозування напрямку погляду в режимі реального часу за допомогою багатопотокової згорткової нейронної мережі та математичного апарату афінного калібрування. Мета роботи: розробка та дослідження високоточної програмної системи відстеження погляду, яка здатна функціонувати у режимі реального часу, використовуючи виключно стандартну, загальнодоступну камеру, що є невід'ємним елементом сучасного обчислювального пристрою, що забезпечить демократизацію доступу до технології керування поглядом для широкого кола користувачів. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано та імплементовано архітектурне рішення для реалізації відстеження погляду у режимі реального часу на основі масштабованих мікросервісів, що використовує асинхронну передачу даних та паралельну обробку на GPU. 2. Удосконалено архітектуру Multi-stream CNN шляхом застосування Shared Weights для потоків обробки очей, що дозволило зменшити кількість параметрів моделі, підвищити її узагальнюючу здатність та оптимізувати швидкість інференсу. Практична цінність. Розроблена система є готовим, економічно доступним рішенням, яке може бути використане як пряма альтернатива дорогим апаратним трекерам. Основні сфери застосування: асистивні технології для людей з порушеннями моторики, UX/UI-аналітика, а також як компонент для інтеграції в ігрові та VR/AR-системи, що не мають вбудованих ІЧ-датчиків. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVIII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 (Київ, 19-21 листопада 2025 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, п’яти розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету досліджень. У першому розділі розглянуто задачу відстеження погляду та її сфери застосування. Проведено класифікацію методів відстеження погляду та здійснено детальний аналіз існуючих комерційних рішень. На основі проведеного порівняння зроблено висновок про переваги та обмеження апаратних систем і обґрунтовано необхідність розробки чисто програмного рішення на основі глибокого навчання. У другому розділі наведено результати дослідження ключових технологій, необхідних для розробки системи: глибоке навчання, архітектури згорткових нейронних мереж, принцип просторової нормалізації вхідних даних для компенсації рухів голови. Також проаналізовано відповідні програмні інструменти та обрані датасети, що стали основою для навчання моделі. У третьому розділі детально розглянуто методологію розробки та архітектуру нейронної мережі. Обґрунтовано вибір та проведено характеристику масивного навчального набору даних Gaze Capture. Центральний акцент зроблено на розробці багатопотокової згорткової нейронної мережі, що використовує спільні вагові коефіцієнти та алгоритм просторової нормалізації вхідних даних для забезпечення стійкості до рухів голови. Обґрунтовано вибір функції втрат Г'юбера для підвищення стійкості моделі до викидів та сформульовано стратегію динамічної спеціалізації для подальшого підвищення надійності. У четвертому розділі наведено результати імплементації розробленої системи, детально описано функціональні блоки клієнтського та серверного модулів. Представлено математичну модель афінного калібрування, яка слугує для точного перетворення 3D-прогнозу нейромережі у 2D-піксельні координати на екрані, адаптовані під індивідуальні параметри користувача. У п’тому розділі наведено протоколи, результати та аналіз експериментів. Оцінено ключові метрики: точність, швидкодія та стійкість до рухів голови. Проведено порівняльний аналіз із найкращими світовими аналогами та обґрунтовано конкурентні переваги розробленої системи У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 82 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Спосіб керування БПЛА з використанням генетичних алгоритмів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Липовецький, Денис Євгенович; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаАктуальність теми. Стрімкий розвиток безпілотних літальних апаратів та їх широке застосування у військових і цивільних задачах сформували потребу у створенні способів керування, що одночасно були б маневреними та енергоефективними і могли швидко адаптуватися в середовищі з динамічними перешкодами. Існують певні труднощі в реалізації алгоритмів реального часу, здатних враховувати раптову появу динамічних перешкод. Мета роботи. Вдосконалення способу керування безпілотником на основі генетичного алгоритму планування траєкторії для моделювання польоту у середовищі з перешкодами. Об’єкт дослідження. Процес планування траєкторій та керування рухом безпілотного літального апарата у середовищі з перешкодами. Предмет дослідження. Методи еволюційної оптимізації траєкторій БПЛА та побудова багатокритеріальної функції пристосованості. Наукова новизна. Запропоновано спосіб модифікацій генетичного алгоритму для задач тривимірного планування траєкторії БПЛА, використання механізмів репопуляції та цільової ін’єкції траєкторії при виявленні екстремумів на шляху. У роботі запропоновано гнучку багатокритеріальну функцію пристосованості, що враховує довжину шляху, безпеку, плавність та енерговитрати з можливістю динамічного налаштування вагових коефіцієнтів у графічному інтерфейсі. Практичне значення одержаних результатів. Створення готового до використання програмного комплексу з графічним інтерфейсом на основі PyQt6, який підтримує інтерактивне налаштування параметрів ГА, 3D-маршруту та його 2D-проекцій, відображення графіків збіжності та статистичних показників маршруту. Застосунок може бути використаний як навчальний стенд для демонстрації роботи генетичного алгоритму в процесі польоту. Апробація роботи. Основні наукові положення та результати були апробовані та представлені на - Липовецький Д.Є., Боярінова Ю.Є. (2025). Прикладна математика та комп’ютинг. «шістнадцята науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2025», 19-21 листопада 2025р - Липовецький Д.Є., Боярінова Ю.Є. (2025). Міжнародна науково-практична конференція «Наука, освіта, економіка та суспільство: адаптація до викликів XXI століття» 6 грудня 2025 – с.210-212. – режим доступу до ресурсу:https://www.economics.in.ua/2025/12/06.html Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. Робота містить постановку задачі, огляд існуючих підходів до планування траєкторій БПЛА, опис запропонованого методу на основі GaCPo, архітектуру розробленого програмного забезпечення та результати експериментальних досліджень. Загальний обсяг роботи становить 78 сторінок, включаючи 22 рисунки, 25 найменувань у списку використаних джерел.Документ Відкритий доступ Масштабована розподілена комп’ютерна система побудови фільтра Блума(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Жовтанюк, Максим В`ячеславович; Молчанов, Олексій АндрійовичАктуальність теми. Стрімке зростання обсягів даних у сучасних інформаційних системах, сервісах електронної комерції, рекламних платформах, системах рекомендацій та аналітики призводить до підвищених вимог до швидкості й ефективності обробки запитів. Одним із базових завдань у таких системах є перевірка належності елемента до великої множини даних, що має виконуватися з мінімальними затримками та за обмежених ресурсів пам’яті. Класичні підходи, засновані на збереженні повних наборів даних, стають малопридатними через їхню високу вартість з точки зору оперативної пам’яті та часу доступу. Фільтр Блума є однією з ключових і широко вживаних структур даних для розв’язання подібних задач, оскільки забезпечує високу пропускну здатність запитів належності за рахунок компактного представлення множин. Однак із зростанням обсягів даних та навантаження виникає проблема вертикального масштабування: один фізичний вузол обмежений фізичними характеристиками та не здатний вмістити фільтр необхідного розміру та обробити потрібну кількість запитів на секунду. Це обумовлює потребу у розробці розподілених рішень, що дають змогу розміщувати фільтр Блума на кількох вузлах, забезпечуючи балансування навантаження, доступність системи та можливість як вертикального, так і горизонтального масштабування. Таким чином, дослідження та побудова масштабованої розподіленої системи фільтра Блума є актуальним завданням, яке має як теоретичну, так і практичну значущість для сучасних високонавантажених сервісів. Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є дослідження та розробка масштабованої розподіленої системи побудови фільтра Блума, яка забезпечує ефективну перевірку належності елементів в умовах великих обсягів даних та обмежених ресурсів окремих вузлів. Для досягнення поставленої мети в дисертації вирішуються такі задачі: 1. Оглянути існуючі підходи до побудови та масштабування фільтра Блума, а також програмні рішення для роботи з великими обсягами даних. 2. Виконати теоретичний аналіз моделі розподіленого фільтра Блума, формалізувати її основні параметри та оцінити вплив цих параметрів на імовірність хибно позитивних результатів перевірки і використання ресурсів. 3. Розробити архітектуру та модель масштабованої розподіленої системи фільтра Блума з урахуванням особливостей розподілу даних між вузлами, балансування навантаження та доступності. 4. Реалізувати масштабовану компʼютерну систему розподіленого фільтра Блума для роботи в умовах великих обсягів даних і високої інтенсивності запитів. 5. Провести експериментальні дослідження продуктивності та масштабованості розробленої системи. Об’єктом дослідження процес побудови розподіленого фільтра Блума для обробки великих обсягів даних. Предметом дослідження є моделі, методи та способи побудови й масштабування розподіленого фільтра Блума для ефективної перевірки належності елементів у системах з великими обсягами даних. Для розв’язання поставлених наукових завдань використані такі методи дослідження: пошук та аналіз — для вивчення існуючих підходів до побудови й масштабування фільтра Блума та розподілених систем зберігання даних; формалізація — для побудови математичної моделі розподіленого фільтра Блума, визначення його параметрів та характеристик надійності; моделювання, експеримент, спостереження, вимірювання, аналогія та тестування — для розробки й дослідження програмного прототипу системи, оцінки її продуктивності, масштабованості та ефективності в умовах великих обсягів даних. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано покращений спосіб побудови масштабованої розподіленої комʼютерної системи фільтра Блума, який відрізняється від наявних тим, що елементи заданої множини розподіляються між різними вузлами системи з використанням консистентного хешування, за рахунок чого система функціонує як єдиний логічний фільтр Блума. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає в комплексному аналізі існуючих підходів до побудови та масштабування фільтра Блума. На основі цього аналізу реалізовано масштабовану розподілену комʼютерну систему побудови фільтра Блума, яка дає змогу працювати з такими обсягами даних, що перевищують можливості одного фізичного сервера за обсягом оперативної пам’яті, забезпечуючи при цьому високу швидкодію перевірки належності елементів. Розроблена система дає змогу гнучко масштабувати обчислювальні ресурси шляхом додавання або видалення вузлів із мінімальним впливом на доступність сервісу та пропускну здатність, що є важливим для високонавантажених застосунків, таких як рекламні платформи, системи аналітики, кешування та виявлення дублікатів. Наявність засобів моніторингу продуктивності та стану вузлів дає змогу оцінювати ефективність розподілу навантаження, своєчасно виявляти «вузькі місця» та адаптувати конфігурацію системи під поточні вимоги. Отримані результати можуть бути використані як основа для впровадження розподіленого фільтра Блума у реальних промислових системах, де критичною є комбінація високої швидкодії, обмежених ресурсів пам’яті та необхідності горизонтального масштабування. Це дає змогу підвищити ефективність обробки великих обсягів даних, знизити вартість інфраструктури та забезпечити більш передбачувану роботу сервісів у умовах зростаючого навантаження. Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVIII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 (Київ, 19-21 листопада 2025 р.) та на другій міжнародній науково-практичній конференції «Innovative Research in Science and Economy» (Брюссель, Бельгія, 3-5 грудня 2025 р.). Публікації. 1. Жовтанюк, М.В., Молчанов, О.А. (2025). Спосіб побудови розподіленого фільтра Блума з консистентним хешуванням // XVIII Науково-практична конференція магістрантів та аспірантів "Прикладна математика та комп’ютинг" (ПМК-2025) (м. Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 19-21 листопада 2025 р.), С. 207 – 211. 2. Zhovtaniuk, M., Molchanov, O., (2025). A method for constructing a distributed bloom filter with consistent hashing, Innovative Research in Science and Economy: Collection of Scientific Papers with Proceedings of the 2nd International Scientific and Practical Conference. International Scientific Unity, December 3-5, 2025, pp. 264—267. DOI: https://doi.org/10.70286/ISU-03.12.2025.004 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу, загальних висновків та списку використаних літературних джерел (13 найменувань). Повний обсяг дисертації — 122 сторінки, у тому числі 85 сторінок основного тексту, 37 рисунків, 21 слайдів презентації. У вступі роботи розглянуто сучасний стан проблеми масштабування фільтра Блума, обґрунтовано актуальність використання цієї структури даних у високонавантажених системах, сформульовано мету, задачі дослідження, а також підкреслено наукову новизну й практичне значення отриманих результатів. У першому розділі проведено аналіз теоретичних основ фільтра Блума, сфер його застосування та проблем, що виникають при роботі з великими обсягами даних, розглянуто існуючі підходи до масштабування та оглянуто програмні рішення, які реалізують фільтр Блума в розподілених системах, з визначенням їх переваг і недоліків. У другому розділі сформульовано модель масштабованої розподіленої системи фільтра Блума, розглянуто використання консистентного хешування для розподілу єдиного бітового масиву між вузлами, проаналізовано вплив параметрів фільтра та конфігурації вузлів на ймовірність хибно позитивних спрацьовувань, використання пам’яті та пропускну здатність, а також запропоновано підхід до оцінки можливостей перебалансування системи. У третьому розділі розроблено архітектуру та програмний прототип розподіленої системи фільтра Блума, описано взаємодію між координатором і вузлами, механізми додавання та видалення вузлів, а також засоби моніторингу стану системи та збору метрик продуктивності. У четвертому розділі проведено експериментальні дослідження роботи розробленої системи: виміряно пропускну здатність і затримки при перевірці належності елементів, досліджено поведінку системи при додаванні та видаленні вузлів, проаналізовано вплив перебалансування на продуктивність, а також виконано порівняння з класичним одно-вузловим варіантом фільтра Блума. У висновках представлені результати роботи.Документ Відкритий доступ Засоби адаптивного шумопоглинання аудіосигналів на базі згорткової нейронної мережі(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Єгоров, Михаїл Андрійович; Наливайчук, Микола ВасильовичАктуальність теми. Розвитку сучасних телекомунікаційних технологій, систем розпізнавання мовлення та голосових інтерфейсів передує ефективне шумопоглинання аудіосигналів. Шум у аудіозаписах суттєво знижує якість мовленнєвої комунікації, точність автоматичного розпізнавання та загальне сприйняття аудіоконтенту. В даний час існує два основних підходи: класичні методи обробки сигналів (швидкі, але з артефактами) та методи глибокого навчання (якісні, але повільні). Метод двоетапної системи, що поєднує переваги обох підходів, є актуальною і важливою задачею, як з наукової, так і з практичної точки зору. Об'єктом дослідження є процес шумопоглинання аудіосигналів з використанням комбінованих методів обробки сигналів та глибокого навчання. Предметом дослідження є двоетапна система адаптивного шумопоглинання на базі спектрального віднімання та згорткової нейронної мережі з архітектурою U-Net. Мета роботи: аналіз існуючих методів шумопоглинання аудіосигналів (класичних та на основі глибокого навчання); дослідження обмежень спектрального віднімання та можливостей CNN для усунення артефактів; метод двоетапної системи, що забезпечує оптимальний баланс між якістю очищення та швидкістю обробки; створення програмної реалізації системи з можливістю обробки аудіо в режимі, близькому до реального часу; експериментальне дослідження ефективності запропонованого методу на різних типах шуму. У висновках представлені результати проведеної роботи, підтверджено досягнення поставленої мети, сформульовано практичні рекомендації щодо застосування системи та окреслено перспективи подальших досліджень.Документ Відкритий доступ Система інтелектуального аналізу наукових статей на основі мультиагентної архітектури з використанням великих мовних моделей(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Доліч, Артем Ігорович; Щербина, Олександр АндрійовичАктуальність теми. Експоненційне зростання кількості наукових публікацій (понад 3 млн щорічно) створює проблему "інформаційного перевантаження", унеможливлюючи ефективний ручний аналіз літератури. Великі мовні моделі (LLM) демонструють значний потенціал в автоматизації цього процесу, проте їх використання стримується проблемою "галюцинацій" — генерацією правдоподібних, але фактично хибних тверджень. Існуючі методи, такі як RAG (Retrieval-Augmented Generation), фокусуються на зовнішній верифікації фактів, часто ігноруючи внутрішню логічну цілісність документа. Відсутність інструментів для виявлення семантичних суперечностей між розділами наукової статті (наприклад, коли висновки не випливають з результатів) знижує довіру до автоматизованих систем аналізу та може призвести до поширення помилкових наукових знань. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого аналізу та верифікації наукових текстів з використанням великих мовних моделей. Предметом дослідження є методи та алгоритми мультиагентної взаємодії для структурно-обізнаного виявлення логічних суперечностей у неструктурованих наукових документах. Мета роботи: Підвищення достовірності автоматизованого аналізу наукових статей шляхом розробки мультиагентної системи для виявлення внутрішніх логічних суперечностей. Наукова новизна полягає в наступному: • Запропоновано метод структурно-обізнаного аналізу, який на відміну від монолітних підходів, використовує композиційну структуру документа як контекстний каркас, що дозволяє виявляти неузгодженості між логічно залежними частинами тексту. • Проведено порівняльний аналіз Single-LLM та мультиагентної взаємодії в задачі структурно-орієнтованої перевірки наукових текстів, що дозволило експериментально показати підвищення стійкості до помилкових узагальнень та зниження кількості пропущених логічних суперечностей. Практична цінність отриманих результатів полягає у розробці прототипу програмної системи, що дозволяє автоматизувати процес первинного аналізу наукових текстів на предмет логічних помилок. Запропоноване рішення може слугувати допоміжним інструментом для дослідників при підготовці публікацій, а також використовуватись як компонент систем підтримки прийняття рішень у процесі академічного рецензування. Апробація роботи. Основні положення і результати представлені та обговорювались на: • XVIII-й науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 (Київ, 19-21 листопада 2025 р.). Публікації. За тематикою проведених досліджень опубліковано наукову працю, а саме тези доповідей на конференції. Структура та обсяг роботи. Магістерська робота складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень. У першому розділі розділі проведено огляд сучасних підходів до аналізу наукових текстів та методів забезпечення достовірності LLM У другому розділі описано архітектуру та алгоритми запропонованої мультиагентної системи структурно-обізнаного аналізу. У третьому розділі наведено реалізацію програмного прототипу, приклади коду, деталі агентів та робочих процесів. У червертому розділі представлені результати експериментальних досліджень, порівняння Single-LLM та мультиагентної системи, кількісний та якісний аналіз ефективності підходу. Ключові слова: великі мовні моделі, мультиагентні системи, структурно-обізнаний аналіз, логічна узгодженість, наукові тексти, порівняльний експеримент.Документ Відкритий доступ Спосіб передачі даних у пристроях моніторингу навколишнього середовища для розумного дому(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Віннікова, Уляна Вікторівна; Боярінова, Юлія ЄвгенівнаАктуальність теми. Постійний розвиток IoT та його широке впровадження в розумних будинках створюють необхідність у високоефективних системах моніторингу навколишнього середовища. Сучасні методи передачі даних у пристроях часто мають обмеження щодо енергоспоживання, стабільності сигналу та швидкості обміну інформацією. В умовах зростання кількості сенсорних вузлів та підвищення вимог до точності та своєчасності вимірювань, оптимізація передачі даних стає актуальним завданням як для промислового, так і для побутового застосування. Розробка нового методу передачі даних, який забезпечує баланс між енергоефективністю, швидкістю та надійністю, є важливим науковим і практичним завданням. Об’єкт дослідження. Об’єктом дослідження є системи розумного дому, які використовують сенсорні пристрої для моніторингу параметрів навколишнього середовища, таких як температура, вологість, тиск. Предмет дослідження. Предметом дослідження є методи та алгоритми передачі даних між сенсорними вузлами та центральною системою в IoT середовищі, їх ефективність, енергоефективність та можливості оптимізації. Мета роботи. Метою роботи є покращення способу передачі даних у пристроях моніторингу навколишнього середовища Наукова новизна одержаних результатів. Наукова новизна роботи полягає у створенні способу передачі даних для IoT-систем моніторингу навколишнього середовища, який дозволяє зменшити обсяг переданих даних і енергоспоживання при збереженні точності вимірювань. Практичне значення одержаних результатів. Запропонований метод може бути впроваджений у системи розумного дому та комерційні IoT-рішення для моніторингу навколишнього середовища, що дозволяє підвищити енергоефективність, стабільність зв’язку та продуктивність систем. Результати роботи можуть бути використані при проєктуванні нових сенсорних мереж, розробці промислових і побутових пристроїв моніторингу, а також для наукових досліджень у сфері IoT. Особистий внесок. Особистий внесок при виконанні магістерської дисертації полягає у проведенні аналізу існуючих протоколів передачі даних, розробці власного методу оптимізації, створенні експериментального макету системи на базі ESP32 і сенсорів, проведенні тестування, обробці експериментальних даних. Апробація результатів роботи. Основні положення роботи та результати були описані у статті «Методи передачі даних у пристроях моніторингу навколишнього середовища» та представлені на XVІІІ науково-практичній конференції магістрантів та «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025, 19-21 листопада 2025 р. Публікації. За підсумками дослідження опубліковані такі роботи: - Боярінова Ю.Є., Віннікова У.В., Методи передачі даних у пристроях навколишнього середовища // XVІІІ Науково-практична конференція магістрантів та аспірантів "Прикладна математика та комп’ютинг" (ПМК-2025) (м. Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 19-21 листопада 2025 р.). - Uliana Vinnikova, Yuliia Boiarinova, Olena Mukhanova, Data transmission methods in environmental monitoring devices for smart home systems. Advances in Science and Technology: Proceedings of the II International Final R&D Online Conference of the II International Student Research Paper Competition, 2025. Kyiv, 2025. Page 148-150. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з чотирьох розділів, висновків до кожного з них, загального висновку, списку використаних джерел та додатків. Перший розділ присвячено теоретичному огляду предметної області, включаючи аналіз технологій Інтернету речей, архітектури IoT-систем, параметрів моніторингу якості повітря та методів збору й передачі даних. Другий розділ містить обґрунтування вибору апаратних компонентів, середовищ розробки та серверної інфраструктури, необхідних для побудови системи моніторингу. У третьому розділі подано опис побудови програмно-апаратної частини системи, реалізації комунікаційних протоколів, розгортання сенсорних вузлів і шлюзу, а також імплементацію існуючих і розробку запропонованого методу передачі даних. Четвертий розділ містить методологію експериментального дослідження, результати випробувань різних методів передачі даних та порівняльний аналіз їхньої ефективності. Повний обсяг дисертації становить 103 сторінки, з яких 94 сторінки — основний текст. У роботі наведено 29 рисунків та 3 таблиці. Список використаних літературних джерел складається з 29 позицій. До додатків включено презентаційні матеріали, програмний код та документи, що підтверджують апробацію отриманих результатів.Документ Відкритий доступ Модель побудови інтерактивних комп’ютерних систем із використанням платформи ASP.NET Core(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Шведов, Дмитро Євгенович; Наливайчук, Микола ВасильовичАктуальність теми. Створення інтерактивних веб-систем потребує ефективних програмних моделей для забезпечення високої продуктивності, масштабованості та якісного користувацького досвіду. Платформа ASP.NET Core пропонує модель Blazor, яка дозволяє використовувати C# для клієнтської розробки, створюючи можливості для повторного використання коду та спрощення архітектури. Blazor представлений у двох варіаціях – Server та WebAssembly – що забезпечує гнуч кість вибору між виконанням логіки на сервері або в браузері. Порівняльний аналіз моделей Blazor з JavaScript рішеннями є актуальним для обґрунтованого вибору технологій при проектуванні сучасних веб-систем. Метою дослідження є підвищення ефективності побудови інтерактивних веб-систем шляхом комплексного порівняльного аналізу моделей Blazor Server, Blazor WebAssembly та React за критеріями продуктивності, масштабованості та споживання ресурсів. Об'єктом дослідження є моделі побудови інтерактивних веб-систем на платформі ASP.NET Core. Предметом дослідження є продуктивність та масштабованість моделей Blazor Server, Blazor WebAssembly та React. Методи дослідження. У роботі застосовано метод порівняльного аналізу для оцінки ефективності різних моделей побудови веб-систем, метод системного аналізу для проектування архітектури еталонного додатку, експериментальний метод для вимірювання метрик продуктивності (Core Web Vitals, затримки відгуку, масштабованість) та статистичний метод для обробки результатів експериментів. Наукова новизна полягає у наступному: 1. Вперше проведено комплексне емпіричне порівняння моделей Blazor Server та Blazor WebAssembly з традиційним JavaScript рішенням за єдиною методологією з контрольованими умовами експерименту. 2. Отримано кількісні характеристики продуктивності, масштабованості та споживання ресурсів для кожної з досліджуваних моделей у різних сценаріях використання. 3. Виявлено межі масштабованості Blazor Server (~650 одночасних користувачів) та встановлено залежність затримки відгуку від мережевої латентності. 4. Розроблено матрицю вибору технології з конкретними рекомендаціями для різних типів веб-додатків. Практична цінність роботи полягає в тому, що розроблені рекомендації можуть бути використані архітекторами програмного забезпечення та технічними керівниками для прийняття обґрунтованих рішень щодо вибору технологічного стеку при розробці нових веб-систем. Матриця вибору технології забезпечує швидку оцінку придатності кожної моделі залежно від типу додатку, очікуваного навантаження, вимог до продуктивності та характеристик цільової аудиторії. Апробація роботи. • Наукова конференція магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 (Київ, 19-21.11 2025 р.). • XI Міжнародна науково-практична конференція «GLOBAL TRENDS IN SCIENCE AND EDUCATION» (Київ, 17-19.11.2025 р.) Структура та обсяг роботи. Робота складається із вступу та чотирьох розділів. Загальний обсяг роботи: 80 аркушів основного тексту, 15 таблиць, 8 ілюстрацій. При підготовці використовувалася література з 35 різних джерел.Документ Відкритий доступ Спосіб розпізнавання поведінкових патернів на основі попередньо відомих образів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Філіпенко, Данило Олександрович; Сергієнко, Павло АнатолійовичАктуальність теми. Актуальність теми дослідження зумовлена швидким розвитком систем комп’ютерного зору та зростанням попиту на автоматизоване розпізнавання поведінкових патернів у відеопотоці в реальному часі. Широке застосування таких систем у відеоспостереженні, аналізі спортивних змагань, охороні здоров’я, інтелектуальних транспортних системах та моніторингу безпеки вимагає високої точності, стійкості до оклюзій, узагальнювальної здатності та ефективності обробки в умовах обмежених ресурсів. Метою даного дослідження є розробка та вдосконалення способу розпізнавання поведінкових патернів на основі інтеграції детекції, трекінгу та класифікації дій з використанням сучасних методів глибокого навчання для досягнення високої точності та стійкості в реальних умовах. Об’єктом дослідження є процеси розпізнавання поведінкових патернів у відеопотоці. Предметом дослідження є методи та архітектури глибокого навчання для детекції об’єктів, трекінгу та класифікації дій, зокрема інтеграція механізмів уваги, графових нейронних мереж, зовнішньої пам’яті, адаптації доменів та оцінки пози. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано удосконалений спосіб розпізнавання поведінкових патернів у відеопослідовностях, що ґрунтується на інтеграції детекції, мультіоб’єктного трекінгу та часової класифікації дій у єдину модульну систему на основі сучасних методів глибокого навчання. Розроблено удосконалений ReID-модуль для алгоритму DeepSORT із використанням механізму тимчасової уваги, що забезпечує підвищення стійкості трекінгу до оклюзій та зменшення кількості перемикань ідентифікаторів об’єктів. Запропоновано модуль динамічного мультіоб’єктного трекінгу на основі графових нейронних мереж, який підвищує точність асоціації об’єктів у складних відеосценах при збереженні продуктивності в режимі реального часу. Розроблено пам’яттєво-розширену архітектуру рекурентної нейронної мережі для моделювання довготривалих поведінкових залежностей, що дозволяє підвищити точність класифікації дій у тривалих та складних відеопослідовностях. Запропоновано підхід до доменної адаптації на основі шару обертання градієнтів та гібридне формування ознак, яке поєднує траєкторні та позові характеристики, що забезпечує підвищення узагальнювальної здатності моделі на різних типах відеоданих. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає в тому, що розроблений спосіб розпізнавання поведінкових патернів був реалізований та перевірений у складі веб-застосунку, який забезпечує стабільну роботу в режимі реального часу. Запропонована система може бути використана для задач відеоспостереження, спортивного аналізу, медичного моніторингу, аналізу людської активності та виявлення потенційно небезпечної або аномальної поведінки. Розроблена модульна архітектура дозволяє інтегрувати систему з існуючими відеопотоками та масштабувати її для використання у складних реальних умовах, включаючи вуличні сцени з оклюзіями та великою кількістю об’єктів. Отримані в роботі рішення можуть слугувати основою для подальшого розвитку інтелектуальних відеоаналітичних систем, зокрема шляхом розширення на мультимодальні дані, вбудовані платформи та задачі виявлення аномальної поведінки. Апробація результатів роботи Положення даної роботи та проміжні результати доповідались і обговорювались на наступних конференціях: 1. Прикладна математика та комп'ютинг 2025, м. Київ, 2025. 2. Proceedings of the 4th International scientific and practical conference. BoScience Publisher. Chicago, USA. Публікації 1. Сергієнко П. А., Філіпенко Д. О. Спосіб розпізнавання поведінкових патернів на основі попередньо відомих образів// International experience in scientific research. Proceedings of the 4th International scientific and practical conference. BoScience Publisher. Чикаго, USA. 2025. – С. 243 – 245. URL:https://sci-conf.com.ua/iv-mizhnarodna-naukovo-praktichna-konferentsiya-international-experience-in-scientific-research-20-22-11-2025-chikago-ssha-arhiv/. 2. Сергієнко П. А., Філіпенко Д. О. Спосіб розпізнавання поведінкових патернів на основі попередньо відомих образів // Прикладна математика та комп'ютинг 2025. – Київ. ПМК-2025. – С. 285 – 289 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів, висновків до кожного розділу та загальних висновків по роботі в цілому, списку використаних літературних джерел. У вступі подано загальну характеристику роботи, описано сучасний стан проблеми, обґрунтовано актуальність теми дослідження, сформульовано мету та задачі роботи, а також наведено відомості про наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів. У першому розділі розглянуто огляд сучасних методів детекції, трекінгу та класифікації дій у відеопотоці, проаналізовано набори даних UCF101, NTU RGB+D та MOT17. У другому розділі представлено базову систему на основі YOLOv8n, DeepSORT та LSTM з оцінкою ефективності на контрольованих наборах. У третьому розділі розроблено та реалізовано вдосконалення: механізм уваги в ReUD, графові нейронні мережі для трекінгу, інтеграцію зовнішньої пам’яті, адаптацію доменів, комбінування ознак за допомогою MediaPipe. У висновках підсумовано результати проведеної роботи. У роботі представлено 11 таблиць, 24 рисунків, список використаних літературних джерел (39 найменувань), 14 слайдів презентації.Документ Відкритий доступ Спосіб підвищення стійкості ключів шифрування на основі розподілу Гауса(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Семенков, Міхаїл Сергійович; Марченко, Олександр ІвановичАктуальність теми. Забезпечення криптографічної стійкості інформаційних систем безпосередньо залежить від якості ключового матеріалу, який використовується в алгоритмах шифрування, протоколах автентифікації та механізмах розподілу секретів. Існуючі рішення, зокрема стандартні програмні генератори псевдовипадкових чисел і окремі апаратні RNG, нерідко мають обмеження, пов’язані з якістю реалізації, складністю валідації й чутливістю до деградації фізичних джерел. Розробники вимушені або покладатися на «чорні скриньки» у вигляді вбудованих RNG, або витрачати значні зусилля на комплексну перевірку та комбінування кількох джерел випадковості. У даній роботі розглядається задача підвищення стійкості ключів шифрування шляхом розробки способу генерації ключового матеріалу, який поєднує фізичну ентропію апаратного генератора істинно випадкових чисел із математично обґрунтованим перетворенням до розподілу Гауса та подальшою криптографічною післяобробкою. Об’єктом дослідження є процеси формування криптографічного ключового матеріалу в інформаційно-комунікаційних системах із використанням апаратних та програмних генераторів випадкових чисел. Предметом дослідження є способи підвищення стійкості ключів шифрування за рахунок комбінованих способів генерації випадкових послідовностей, що поєднують фізичну ентропію, нормальний розподіл і криптографічну післяобробку, а також методи статистичної оцінки якості таких послідовностей. Мета роботи: розробка та обґрунтування способу генерації криптографічних ключів на основі нормального розподілу, який, використовуючи апаратне джерело істинно випадкових чисел і криптографічну післяобробку, забезпечує підвищену статистичну якість і стійкість ключового матеріалу порівняно з типовими способами. Наукова новизна. Вперше запропоновано новий спосіб генерації ключового матеріалу, який ґрунтується на розподілі Гауса, відрізняється від існуючих поєднанням апаратного джерела випадковості з математичною трансформацією до нормального розподілу та подальшою криптографічною післяобробкою і який дозволяє генерувати криптографічно стійкі випадкові послідовності. Практична цінність. Запропонований спосіб може бути використаний як окремий модуль генерації ключового матеріалу в програмно-апаратних комплексах захисту інформації, протоколах захищеного обміну даними та вбудованих системах. Реалізація способу в середовищі Linux мовою C з використанням апаратного RNG процесора та стандартних криптографічних бібліотек дозволяє інтегрувати його в існуючу інфраструктуру без істотних змін архітектури. Практичні результати показують, що при коректному налаштуванні та достатній мінімальній ентропії на вході спосіб забезпечує формування ключових послідовностей, які за статистичними характеристиками відповідають вимогам сучасних криптографічних стандартів, що дає змогу підвищити надійність систем безпеки без значного збільшення обчислювальних витрат. Апробація роботи. Основні положення та результати дослідження були представлені та обговорювалися на XVІІІ науково конференцій магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 факультету прикладної математики (Київ, 20 листопада 2025 р.). Публікації. Результати дисертації викладено в наукових працях, у тому числі: - тези до доповіді на XVІІІ науково-практичній конференцій магістрантів та аспірантів ПМК-2025 факультету прикладної математики за темою «Аналіз ключів шифрування згенерованих на основі нормального розподілу» - стаття до наукового, фахового журналу «Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки», том 360 №6.2 (2025) за темою «Спосіб підвищення надійності ключів шифрування на основі розподілу Гауса» Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступі обґрунтовано актуальність тематики, сформульовано мету, завдання, об’єкт і предмет дослідження, окреслено наукову новизну та практичну цінність роботи. У першому розділі наведено огляд сучасних способів генерації криптографічних ключів, проаналізовано властивості апаратних та програмних генераторів випадкових чисел, розглянуто поняття стійкості ключового матеріалу та типові вектори атак на RNG. У другому розділі сформульовано теоретичні засади запропонованого способу, описано застосування нормального розподілу в задачі генерації ключів та обґрунтовано вибір математичних і криптографічних примітивів. У третьому розділі викладено особливості програмної реалізації способу, включно з організацією доступу до апаратного джерела ентропії, реалізацією нормалізації до розподілу Гауса та післяобробки. У четвертому розділі подано результати експериментальної оцінки якості ключових послідовностей за допомогою NIST SP 800-22, виконано порівняння з іншими способами генерації та сформульовано практичні рекомендації щодо застосування запропонованого способу. У висновках підсумовано основні результати дослідження та окреслено перспективи подальшого розвитку роботи. Дисертація представлена на 84 аркуші, містить 3 таблиці, 4 додатки та посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Спосіб оцінювання параметрів генератора псевдовипадкових чисел, орієнтованого на криптографічний аналіз(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Бужацький, Володимир Михайлович; Романкевич, Олексій МихайловичАктуальність теми. Надійність сучасних криптографічних систем безпосередньо залежить від якості використаних генераторів псевдовипадкових чисел (ГПВЧ). Однак існуючі методи оцінки ГПВЧ (наприклад, стандартні статистичні батареї NIST STS) орієнтовані переважно на верифікацію готових реалізацій і не надають інструментів для системного дослідження того, як саме зміна внутрішніх параметрів конструкції (розміру стану, співвідношення швидкість/місткість, кількості раундів перестановки) впливає на компроміс між безпекою, продуктивністю та стабільністю. Це створює прогалину в інструментарії криптографічного аналізу та обумовлює актуальність розробки нового спеціалізованого способу оцінювання, спрямованого саме на дослідження параметричних залежностей. Мета роботи. Розробити спосіб та реалізувати програмний інструмент для комплексного експериментального оцінювання впливу параметрів генератору псевдовипадкових чисел на криптографічні та експлуатаційні характеристики. Об’єкт дослідження. Процес генерування псевдовипадкових послідовностей криптографічно стійкими генераторами. Предмет дослідження. Спосіб оцінювання параметрів генератора псевдовипадкових чисел, орієнтований на криптографічний аналіз. Методи дослідження. У роботі використано комплекс наукових методів: теоретичний аналіз та систематизація для вивчення архітектур ГПВЧ і методів їх оцінки; об'єктно-орієнтоване моделювання та програмна реалізація для створення конфигурованого інструменту; експериментальний метод для проведення вимірювань; методи математичної статистики (розрахунок ентропії Шеннона, коефіцієнта автокореляції) для аналізу якості послідовностей; порівняльний аналіз для оцінки ефективності різних конфігурацій. Наукова новизна. Наукова новизна полягає в розробці нового способу оцінювання параметрів ГПВЧ, що відрізняється наступним: • Запропоновано інтегрований підхід, що поєднує в єдиному програмному інструменті можливість гнучкого налаштування параметрів ГПВЧ, автоматизований розрахунок криптографічних метрик (ентропія, автокореляція), бенчмаркінг продуктивності та довготривалий моніторинг стабільності. • Розроблено методику системного параметричного аналізу, що дозволяє експериментально досліджувати функціональні залежності між архітектурними параметрами та вихідними характеристиками, а не просто тестувати готові конфігурації на відповідність. • Отримано нові кількісні результати щодо впливу параметрів на продуктивність і ентропію, що дозволяє оптимізувати вибір конфігурацій. Практична цінність. Практична цінність роботи полягає в наступному: • Створено готовий до використання програмний інструмент на мові Java, що може застосовуватися розробниками та дослідниками для аналізу та порівняння різних конфігурацій Duplex-Sponge ГПВЧ. • На основі експериментальних даних сформовано конкретні рекомендації щодо вибору оптимальних параметрів для різних сценаріїв застосувань (максимальна швидкість, універсальне використання, максимальна безпека). • Запропонований спосіб і інструмент можуть бути інтегровані в процес проектування криптографічних систем для обґрунтованого вибору параметрів генератора, підвищуючи ефективність розробки. Особистий внесок магістранта. Особистий внесок автора полягає в самостійному проведенні теоретичного аналізу, розробці архітектури та повній програмній реалізації інструменту, плануванні та проведенні всіх експериментальних досліджень, обробці отриманих даних, формулюванні висновків та практичних рекомендацій. Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати дослідження були представлені та обговорені на XVIII конференцію магістрантів та аспірантів ПМК-2025 року (Київ, 19- 21 листопада 2025 р.); Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, загальних висновків, списку використаних джерел з 13 найменувань. Повний обсяг роботи становить 81 сторінок, що містять 8 рисунків та 6 таблиць.Документ Відкритий доступ Способи підвищення ефективності захисту від фішинг-атак у соціальних мережах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Вінницький, Владислав Олексійович; Павловський Володимир ІллічАктуальність теми. Електронна пошта лишається буденним і дуже зручним інструментом комунікації у бізнесі, держсекторі та приватній сфері. За статистикою, понад 80% успішних кібератак починаються саме з фішингових листів. Сучасні поштові фільтри працюють, але не все виловлюють, адже сценарії злому постійно оновлюються і їх мімікрія під бренди стає акуратнішою. Тому розробка спеціальних методів навчання персоналу у боротьбі з соціальною інженерією та фітингом у електронній пошті є актуальною і важливою задачею з практичної точки зору яка буде використовуватися у всіх дотичних сферах. Об’єктом дослідження є корпоративна поштова інфраструктура та способи навчання персоналу для підвищення обізнаності користувачів проти фішингу у корпоративній пошті. Предметом дослідження процеси навчання користувачів і їхній вплив на поведінкові метрики. Мета роботи: дослідження існуючих програмних реалізацій боротьби з фітинговою активністю; вивчення та аналіз методів фішинговий атак спрямоване на виявлення ознак та побудову дій для виявлення та протидії атаці; аналіз ефективністі навчання у запобіганні переходам за шкідливими посиланнями та створення автоматизованої схеми розгортання програм у корпоративному сегменті для підвищення обізнаності користувачів пошти. Наукова новизна полягає роботи полягає у створенні методики навчання персоналу яка буде полягати у постійному вдосконалені знань через постійні курси та вебінари, а засвоєні знання та рівень ризику кожного співробітника буде досліджено на реальних контрольованих фітингові атаки. Впроваджена методика інтегрується з програмними засобами, які легко масштабуються під довільну кількість персоналу компанії та дозволяє безперервно поліпшувати кіберобізнаність користувачів як до нових так і старих схем атак. Практична цінність досліджень допоможе не тільки комерційним компаніям а і звичайним користувачам за короткий час навчитися виявляти фишингове листування. Запропонований безперервний підхід Train–Simulate–Measure який полягає у мікро-тренінгах з підвищення кваліфікації клієнта, регулярних email-симуляції та вимірюванні індивідуальний/командний risk-score для адресної роботи з «групами ризику» дозволить комплексно оцінювати знання та компетенції користувачів у сфері соціальної інженерії та фішингу та зменшити кіберзагрози з боку пошти для компаній. Апробація роботи. Ключові ідеї та здобуті результати доповідались і дискутувалися під час XVІІІ наукової конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» (ПМК-2025), Київ, 19–21 листопада 2025р. На міжнародна науково-практична конференція «Сучасні тенденції та перспективи розвитку науки, освіти і суспільства» опубліковано тези на тему «Методи вдосконалення захисту від фішингових атак у середовищі соціальних мереж». Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів та висновків. У вступній частині представлено загальну характеристику роботи, проведено аналіз сучасного стану проблеми та доведено актуальність дослідження. Сформульовано мету й основні завдання, окреслено наукову новизну та практичну корисність здобутих результатів, наведено відомості щодо їх апробації та впровадження. Перший розділ присвячено систематизації наявних рішень боротьбі х фішингом їх перевагам та недолікам, розглянуто можливі рішення інтеграції методу у існуючі програмні рішення та обрано на якому з них буде побудовано метод. У другому розділі розроблено метод постійного навчання користувачів Train–Simulate–Measure. У третьому розділі детально описано впровадження запропонованої методики протидії фішингу на базі обраного ПЗ, налаштування модулів, сценарії тренувань і метрики оцінювання. Четвертий розділ описує етапи впровадження запропонованого підходу «Train–Simulate–Measure» Висновки містять огляд досягнутих результатів і їх практичну значущість для організаційного захисту електронної пошти.Документ Відкритий доступ Спосіб організації L3-тунельного протоколу з постквантовим шифруванням на основі WireGuard для забезпечення квантово-стійкої VPN(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Ільчук, Олександр Олександрович; Тарасенко-Клятченко, Ярослав МихайловичАктуальність теми. Актуальність теми дослідження зумовлена зростанням загрози квантових атак, які потенційно здатні зламувати криптографічні механізми, що нині застосовуються у VPN-протоколах, зокрема у WireGuard, який базується на класичному алгоритмі ECDH. Поява алгоритмів постквантової криптографії (PQC), рекомендованих NIST, відкриває можливість забезпечити довготривалу криптографічну стійкість мережевих систем. У зв’язку з цим особливої актуальності набуває впровадження постквантових механізмів узгодження ключів у сучасні VPN-системи, що дозволяє підвищити безпеку корпоративних мереж, хмарних сервісів та інфраструктури критичної важливості. Метою даного дослідження є аналіз, розробка та впровадження механізму постквантового оновлення ключів для WireGuard на основі алгоритму Kyber-768, що забезпечує захищене узгодження спільного секрету та регулярну ротацію ключового матеріалу без переривання VPN-тунелю. Об’єктом дослідження є постквантові алгоритми та процеси обміну криптографічними ключами і їх оновлення в тунельних VPN-протоколах. Предметом дослідження є методи інтеграції постквантових KEM-алгоритмів у процедури встановлення й підтримки VPN-з’єднання, а також оцінка впливу PQC-ротації ключів на продуктивність та стабільність тунелю. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Розроблено прототип механізму PQC-рукостискання для WireGuard, що використовує Kyber-768 для формування спільного секрету та автоматичного оновлення PresharedKey у процесі роботи тунелю. 2. Запропоновано архітектуру клієнт–серверної системи, яка дозволяє виконувати постквантовий обмін ключами паралельно з транспортним рівнем WireGuard, без модифікації базового протоколу. Проведено криптографічну валідацію ключового матеріалу Kyber-768 (NTT-структури, статистичні та ентропійні характеристики) та показано його повну несумісність із класичними ECDH-ключами, що підтверджує постквантову природу реалізованого механізму. Практична цінність роботи полягає в тому, що розроблений механізм постквантової ротації ключів може бути інтегрований у сучасні VPN-інфраструктури без змін на стороні серверів WireGuard. Це дозволяє суттєво підвищити криптографічну стійкість корпоративних та хмарних систем, забезпечити forward secrecy навіть при тривалих VPN-сесіях та мінімізувати ризики компрометації даних у випадку появи квантових обчислювальних засобів. Запропоноване рішення може застосовуватися у сфері кібербезпеки, у сервісах віддаленого доступу, у хмарних середовищах та інфраструктурі критичної важливості, де забезпечення довгострокової стійкості до квантових атак є ключовою вимогою. Апробація результатів роботи. Положення роботи та проміжні результати доповідались і обговорювались на таких наукових заходах: 1. VIII Всеукраїнська студентська наукова конференція «Формування сучасної науки: методика та практика», м. Львів, 2025. 2. Прикладна математика та комп'ютинг 2025, м. Київ, 2025. Публікації. Ільчук О. О., Загрози квантових обчислень для класичної криптографії у віртуальних приватних мережах та шляхи переходу до постквантової криптографіїобчислень” // Матеріали Конференції: VIII Всеукраїнська студентська наукова конференція «Формування сучасної науки: методика та практика», 2025. – С. 247 – 249. Ільчук О. О., Постквантові підходи до захисту тунельних протоколів мережевого рівня // Прикладна математика та комп'ютинг 2025, 2025. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу, загальних висновків, списку використаних джерел та додатків. У вступі наведено актуальність теми, мету, завдання, об’єкт і предмет дослідження. У першому розділі викладено теоретичні основи постквантової криптографії та проаналізовано сучасні загрози для класичних алгоритмів обміну ключами. У другому розділі обґрунтовано загальну архітектуру системи та її основні компоненти. У третьому розділі описано реалізацію клієнтської, серверної частин та механізму PQC-рукостискання. У четвертому розділі наведено результати тестування, включаючи часові характеристики Kyber-768, продуктивність PQC-ротації та аналіз стабільності VPN-тунелю. У висновках підсумовано результати дослідження. Повний обсяг дисертації — 154 сторінок, у тому числі 118 сторінок основного тексту, 20 рисунків, 1 таблиця, список використаних джерел із 51 найменувань, 20 слайдів презентації.Документ Відкритий доступ Спосіб оптимізації енергоживлення IoT-системи моніторінгу кліматичних показників(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Стецюренко, Ілля Станіславович; Петрашенко, Андрій ВасильовичАктуальність теми: Стрімка інтеграція Інтернету речей (IoT) у сфери екологічного моніторингу та точного землеробства вимагає розгортання мереж автономних сенсорів у важкодоступних місцях. Критичною проблемою таких систем є обмежений енергетичний ресурс хімічних джерел живлення. Існуючі методи керування зі статичними інтервалами активності є неефективними в умовах динамічного середовища, що призводить до надлишкових витрат енергії та здорожчання експлуатації. Тому розробка адаптивних методів керування, здатних балансувати між деталізацією даних та енергозбереженням, є актуальним науково-прикладним завданням. Мета роботи: Підвищення енергоефективності та подовження терміну автономної роботи ІТ-системи моніторингу кліматичних показників шляхом розробки, реалізації та дослідження модифікованого гібридного методу адаптивного керування режимами функціонування мікроконтролерів. Об’єкт дослідження: Процес енергоспоживання в розподілених автономних ІТ-системах моніторингу параметрів навколишнього середовища. Предмет дослідження: Методи, моделі та алгоритми адаптивного керування режимами роботи мікроконтролерів (ESP32) та комунікаційних інтерфейсів для мінімізації інтегральних енергетичних витрат. Методи дослідження: У роботі використано методи системного аналізу (для вибору апаратної платформи та протоколів), теорії скінченних автоматів (для моделювання станів пристрою), об'єктно-орієнтованого програмування (для реалізації ПЗ), натурного експерименту (для вимірювання струмів споживання) та математичної статистики (для обробки результатів). Наукова новизна: Удосконалено метод керування енергоспоживанням шляхом розробки гібридного адаптивного алгоритму, який поєднує локальну аналітику на мікроконтролері (для LoRa/BLE) та хмарне керування на базі AWS Lambda (для Wi-Fi), що дозволило знизити енергоспоживання на 72–87% порівняно з базовими методами. Вперше проведено комплексне порівняльне дослідження енергоефективності п’яти протоколів (MQTT, HTTP, CoAP, BLE, LoRaWAN) на єдиній апаратній базі, за результатами якого доведено перевагу протоколу CoAP (12.47 мА) та технології LoRa (12.63 мА) для задач моніторингу. Практична цінність: Розроблено універсальну програмно-апаратну платформу на базі ESP32 та BME680, реалізовано захищену архітектуру збору даних із використанням сервісів AWS. Впровадження розроблених алгоритмів дозволяє подовжити час автономної роботи пристрою. Особистий внесок магістранта: Обґрунтовано вибір компонентної бази, розроблено архітектуру системи та схеми безпеки, програмно реалізовано адаптивні алгоритми для п’яти протоколів, створено вимірювальний стенд та проведено серію експериментів з аналізом результатів. Апробація результатів дисертації: - XVIII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп'ютинг» (м. Київ, 2025 р.). - International R&D Online Student Conference And Competition “Science And Technology Of The XXI Century” (м. Київ, 2025 р.). Публікації: - 1 стаття у науковому фаховому виданні України (категорія «Б») «Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки»; - 2 тез доповідей у збірниках матеріалів міжнародних та всеукраїнських конференцій. Структура та обсяг роботи: Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу, загальних висновків, списку використаних джерел (19 найменувань) та додатків. Загальний обсяг – 115 сторінок, з них 84 сторінки основного тексту, 4 рисунки, 4 таблиці, 4 додатків.Документ Відкритий доступ Комп'ютерна система аналізу стану споруд цивільного захисту(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Устименко, Ілля Віталійович; Тарасенко-Клятченко, Оксана ВолодимирівнаАктуальність теми В умовах воєнного часу в Україні забезпечення належного технічного стану споруд цивільного захисту набуває критичного значення. Халатність у даному питанні створює велику загрозу життю і здоров’ю людей. На момент написання цієї роботи відбуваються регулярні масовані атаки на енергетичну і цивільну інфраструктуру України. Це викликає загрозу руйнуванню цих об’єктів і призводить до стрімкого збільшення кількості укриттів і захисних споруд, що потребують постійного моніторингу. Маємо доказаний факт, що доволі часто перевірки споруд цивільного захисту в Україні виявляють численні порушення у вигляді аварійності таких споруд. Ця проблема частково спричинена малою ефективністю класичного ручного контролю. Щоб це виправити слід звернути увагу на автоматизований моніторинг, що здатен більш оперативно виявляти небезпечні зміни в конструкціях будівельних споруд. Проте, ми можемо зіштовхнутися з проблемою обробки великих об’ємів даних, що будуть зроблені цим автоматизованим моніторингом. А цю проблему можуть вирішити інтелектуальні підходи до оцінки ризиків на базі штучного інтелекту, що крім вирішення проблеми обробки великих обсягів даних, також здатні прогнозувати стан будівельних конструкцій в найближчому і далекому майбутньому виходячи з цих данних. Навіть зараз інструменти що задіюють штучний інтелект називають асистентом для досвідчених інженерів. Це відбувається через вміння цих інструментів забезпечити швидку оцінку параметрів стану об’єктів. Але це тільки початок розвитку цієї індустрії. Отже, розвиток таких інтелектуальних систем аналізу є актуальним і своєчасним. Мета дослідження Метою даної роботи є розробка та впровадження удосконаленого підходу до аналізу стану захисних споруд. Робота буде базуватися на розробленій комп’ютерній системі аналізу стану будівель цивільного захисту, але буде доповнена блоком інтелектуального аналізу. Цей блок буде займатися прогнозуванням технічного стану споруд цивільного захисту та працювати над виявленням і попередженням потенційних ризиків в будівельних конструкціях. Дана інтеграція передбачає розробку інструмента підтримки прийняття рішень для інженерів задля підвищення швидкодії оцінювання і точності цієї оцінки. Об’єктом дослідження є методи штучного інтелекту і спосіб їх впровадження в існуючу систему. Предмет дослідження в роботі є інтелектуальні методи аналізу даних у системах моніторингу стану будівельних конструкцій для укриттів цивільного населення. Наукова новизна полягає в наступному Запропоновано ідею поєднання у тісній інтеграції алгоритмів машинного навчання з вже розробленою раніше наявною системою моніторингу стану споруд що розроблена на базі веб-фреймворку Django, СУБД PostgreSQL та інтеграції з Telegram-ботом для інтелектуального опрацювання даних про технічний стан об’єктів, що раніше досліджувалися в системі. Розроблено модель оцінки технічного стану захисних споруд, що опирається на аналіз історичних даних експлуатації будівельних конструкцій. Модель дозволяє прогнозувати тенденції зміни стану будівельних конструкцій та виявляти аномальні відхилення. Реалізовано алгоритм раннього попередження про досягнення об’єктом аварійного стану. Практична цінність даної роботи являє собою створення програмного продукту, що дозволяє аналіз наданих даних про стан споруд цивільного захисту і передбачення погіршення стану будівельних конструкцій до критичного стану. Можливість інтегрувати цей інструмент в існуючі системи моніторингу стану споруд цивільного захисту. Данна розробка вже інтегрована з однією з таких систем, що підвищило точність і надійність оцінювання стану конструкцій для цієї системи і скоротило час реагування служб, що користуються цією системою. Апробація результатів Проміжні висновки і результати даної роботи обговорювалися і були прийняті до відома на наступних конференціях: 1. IX Всеукраїнська студентська наукова конференція «ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІ ТА ТЕОРЕТИЧНІ ДОСЛІДЖЕННЯ В КОНТЕКСТІ СУЧАСНОЇ НАУКИ» 2. XVІІІ науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК 2025 факультет прикладної математики Публікації 1. Устименко І. В., Принципи побудови серверної частини для обробки звітів з клієнтських застосунків// IX Всеукраїнська студентська наукова конференція «ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІ ТА ТЕОРЕТИЧНІ ДОСЛІДЖЕННЯ В КОНТЕКСТІ СУЧАСНОЇ НАУКИ». – 2025. – С. 94–96. 2. Устименко І. В., Побудова масштабної та відмовостійкої серверної частини системи збору звітів// XVІІІ науково-практична конференція магістрантів та аспірантів ПМК 2025 факультет прикладної математики - 2025 Структура та обсяг роботи мають підпадати під чітко зазначенні вимоги наукових робіт. Ця дисертація має структуру, обсяг і відповідає іншим вимогам, що ставляться до наукових робіт. Ця магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів і загальних висновків по роботі. У вступі доказана актуальність обраної теми, визначено об’єкт дослідження і сутність, що має бути поліпшена в роботі. Було сформульовано мету дослідження. В подробицях було розкрито наукову новизну і практичну цінність, що принесе поліпшення розробленого програмного продукту. У першому розділі був зроблений огляд існуючих розроблених сучасних систем моніторингу технічного стану споруд цивільного призначення. За допомогою цього огляду було поділено на групи всі існуючі системи. Було приділено увагу всім існуючим методам оцінювання стану споруд цивільного захисту задля кращого розуміння проблематики тієї сфери, для якої розробляється програмне рішення. Проаналізовано всі сучасні тенденції по застосуванню штучного інтелекту в аналізі споруд цивільного захисту. Були проаналізовані проблеми, що викликаються застосуванням цих систем і шляхи вирішення цих проблем. Також приділена увага геоінформаційним системам як складовій частині існуючих систем аналізу споруд цивільного захисту. У другому розділі розібрана архітектура комп’ютерних систем аналізу данних. Була визначена роль машинного навчання в системі. Були проаналізовані алгоритми регресії і класифікації, що можуть бути використані в технічному моніторингу. У третьому розділі була розібрана архітектура існуючої системи аналізу споруд цивільного захисту і було дослідження можливості інтеграції аналітичного модуля в цю систему. Було описано алгоритм, що використовується для оцінювання стану споруд і був наданий загальний опис аналітичного модуля. У четвертому розділі було проведено тестування розробленої системи. Також були надані рекомендації щодо подальшого покращення. У висновку було проаналізовано на скільки виконана робота відповідає тим вимогам, які перед нею поставлені. Також наданні кінцеві результати роботи. Магістерська робота викладена на 95 сторінках, містить 4 розділи, 1 рисунок, 7 таблиць та список із використаних джерел.Документ Відкритий доступ Комп'ютерна система асинхронного фільтрування мережевих пакетів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Шкільнюк, Владислав Олегович; Молчанов, Олексій АндрійовичАктуальність теми. Пакетні фільтри є фундаментальним компонентом мережевої безпеки і систем контролю трафіку. Аналізуючи окремі складові мережевого пакета такі, як протоколи, порти, IP-адреси, вони визначають чи варто пропускати пакет на опрацювання далі. Сучасні мережеві системи вимагають програмних рішень, які будуть давати змогу працювати в межах високого навантаження, реагувати на динамічні зміни конфігурації та забезпечувати звітність без блокування ключових функцій. На відміну від традиційних підходів, реалізація асинхронної архітектури з використаням циклу подій робить можливим неблокуюче виконання додаткових операцій паралельно з основною функціональністю. Така система може аналізувати пакетні дані, обробляти оновлення конфігурації, обслуговувати запити про звітність одночасно, що може покращити використання процесорного часу. Ключовою особливістю такої архітектури є те, що вона може бути дуже просто розширена, без необхідності суттєвих змін. Мета і завдання дослідження. Метою дисертаційної роботи є реалізація асинхронної системи фільтрування мережевих пакетів з акцентом на виконання додаткових асинхронних операцій, таких як зміна конфігурації в реальному часі та звітування про статус роботи, паралельно основній функціональності — аналізу пакетних даних. Для досягнення поставленої мети в дисертації вирішуються такі задачі: 1. Оглянути наявні способи та методи фільтрування пакетних даних. 2. Визначити архітектурні особливості асинхронної системи та засоби забезпечення виконання асинхронних операцій. 3. Розробити та налаштувати систему асинхронного фільтрування пакетів за визначеною архітектурою. 4. Створити та налаштувати середовище для тестування системи в умовах одночасного виконання асинхронних операцій. 5. Провести тестування розробленої системи. 6. Провести аналіз результатів роботи і продуктивності системи. Об’єктом дослідження є процес фільтрування мережевих пакетів у комп'ютерних системах. Предметом дослідження є методи і способи асинхронної фільтрації мережевих пакетів. Для розв’язання поставлених наукових завдань використані такі методи дослідження: пошук та аналіз — для вивчення існуючих методів фільтрування пакетів, можливостей інтерфейсу з пакетними даними; формалізація — для формулювання алгоритму фільтрування пакетів та тестування — для перевірки ефективності запропонованої системи в тестовому середовищі. Наукова новизна полягає в наступному: Запропоновано систему асинхронного фільтрування мережевих пакетів, що відрізняється від наявних побудовою на базі подійно-орієнтованої архітектури, яка дає змогу розширювати основний набір функцій фільтрування додатковими неблокувальними операціями. Система доповнена асинхронним оновленням конфігурації через файл та асинхронним звітуванням зовнішнім клієнтам щодо стану роботи й кількості відфільтрованих пакетів, що забезпечує корисне використання часу очікування на надходження мережевих пакетів. Практична цінність отриманих у роботі результатів полягає в комплексному аналізі існуючих методів фільтрування пакетів, зокрема традиційних утиліт iptables та nftables, можливостей інтерфейсу з пакетними даними. Запропоновану систему реалізовано мовою C++ в користувацькому просторі. Організація всіх операцій навколо циклу подій дозволяє виконання аналізу пакетних даних, оновлення конфігурації, звітування про статус системи в неблокуючому режимі. Однією з ключових особливостей розробленої системи є масштабованість. Нові операції такі, як наприклад, логування, моніторинг з’єднань дуже легко інтегруються. Як результат, таке рішення є не просто асинхронним пакетним фільтром, а й інфраструктурним компонентом, що може бути використаний для побудови більш складних реактивних мережевих або моніторингових сервісів. Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVIII науково-практичній конференції магістрантів та аспірантів ПМК-2025 (Київ, 19-21 листопада 2025 р.) та IV Міжнародній науково-практична конференція «SCIENCE, TECHNOLOGY AND GLOBAL CHALLENGES», 4-6.12.2025, Токіо, Японія Публікації. 1. Шкільнюк, В.О., Молчанов, О.А. (2025). Комп’ютерна система асинхронного фільтрування мережевих пакетів // XVIII Науково-практична конференція магістрантів та аспірантів (ПМК-2025) (м. Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», 19-21 листопада 2025 р.). С. 212-215 2. Shkilniuk V.O., Molchanov O.A. (2025). An asynchronous network packet filtering system // IV Міжнародна науково-практична конференція «SCIENCE, TECHNOLOGY AND GLOBAL CHALLENGES», 4-6.12.2025, Токіо, Японія. C. 199 – 202. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу, загальних висновків по роботі в цілому та списку використаних літературних джерел (x найменувань). Повний обсяг дисертації — x сторінок, у тому числі x сторінок основного тексту, x рисунків, x слайдів презентації. У вступі роботи проаналізовано сучасний стан досліджуваної проблематики, обґрунтовано її актуальність, визначено основну мету дослідження, а також окреслено наукову новизну та практичну значущість отриманих результатів. У першому розділі розглянуто наявні рішення для задачі фільтрування пакетів, проведено їх аналіз і порівняння з метою визначення переваг і недоліків, а також окреслено особливості сучасних підходів до пакетної фільтрації. У другому розділі проаналізовано асинхронний підхід до реалізації систем фільтрування пакетів та визначено вимоги й етапи, необхідні для його досягнення. Запропоновано асинхронну систему фільтрування пакетів на базі циклу подій з розширенням додатковими асинхронними операціями без блокування основної функціональності. У третьому розділі розглянуто особливості та важливі деталі реалізації запропонованої асинхронної системи. У четвертому розділі наведено результати тестування запропонованої асинхронної системи фільтрування в умовах різних мережевих ситуацій та за різних поєднань асинхронних операцій, зокрема багаторазового оновлення конфігурації та зовнішнього звітування. У висновках представлені результати проведеної роботи.Документ Відкритий доступ Спосіб розпізнавання нечіткого мовлення з використанням нейромереж(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Шевченко, Іван Іванович; Потапова, Катерина РоманівнаАктуальність теми. У сучасних системах розпізнавання мовлення особливою проблемою залишається розуміння нечітких або спотворених голосових сигналів, що характерно для реальних умов комунікації. Наявність фонового шуму, реверберації або нечіткої вимови знижує точність традиційних систем розпізнавання автоматичного мовлення. Дифузійна модель здатна відновлювати мовленнєвий сигнал шляхом поступового усунення шуму, що дозволяє підвищити точність розпізнавання нечіткого мовлення. Мета роботи. Розробка системи розпізнавання нечіткого мовлення на основі модифікованого дифузійного алгоритму із використанням варіаційного навчання для підвищення точності розпізнавання мовлення. Об’єкт дослідження. Процес автоматичного розпізнавання нечіткого мовлення у системах штучного інтелекту. Предмет дослідження. Методи та алгоритми розпізнавання нечіткого мовлення. Методи дослідження. У роботі застосовано: математичне моделювання процесу поширення шуму та його реконструкції; аналіз сучасних нейромережевих архітектур (CNN, RNN, Transformer, Diffusion Models), порівняння; варіаційне навчання для персоналізації; експериментальне тестування на багатомовних аудіокорпусах із різними рівнями шуму; статистична оцінка точності та швидкодії системи. Наукова новизна. Запропоновано модифікований дифузійний алгоритм попередньої оброки мовленнєвого сигналу. Обґрунтовано доцільність використання дифузійної моделі для підвищення точності розпізнавання нечіткого мовлення. Практична цінність. Результати дослідження можуть бути використані для створення систем автоматичного розпізнавання мовлення, здатних працювати з нечітким мовленням у реальних умовах. Апробація результатів. Основні положення та результати роботи були представленні на конференціях: 1. «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 та опубліковані у збірнику тез доповідей «МОДИФІКОВАНИЙ ДИФУЗІЙНИЙ АЛГОРИТМ ПІДВИЩЕННЯ ТОЧНОСТІ СИСТЕМИ РОЗПІЗНАВАННЯ НЕЧІТКОГО МОВЛЕННЯ»; 2. Науковий журнал «Таврійський науковий вісник. Серія: Технічні науки.» стаття «МОДИФІКОВАНИЙ ДИФУЗІЙНИЙ АЛГОРИТМ ОБРОБКИ НЕЧІТКОГО МОВЛЕННЯ» ; 3. V Міжнародна науково-практична конференція «OPEN SCIENCE NOWADAYS: MAIN MISSION, TRENDS AND INSTRUMENTS, PATH AND ITS DEVELOPMENT» тези «АНАЛІЗ ОБЧИСЛЮВАЛЬНОЇ СКЛАДНОСТІ ДИФУЗІЙНОГО АЛГОРИТМУ ПОПЕРЕДНЬОЇ ОБРОБКИ НЕЧІТКОГО МОВЛЕННЯ ДЛЯ СИСТЕМ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ». Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів, висновків, список використаних джерел та додатків. Перший розділ присвячено теоретичним засадам розпізнавання спотвореного та нечіткого мовлення. Другий розділ містить опис модифікованого дифузійного алгоритму попередньої обробки аудіосигналу. Подано архітектуру запропонованої системи, описано процеси дифузійної реконструкції. Третій розділ містить практичну реалізацію системи розпізнавання нечіткого мовлення. Розглянуто вибір інструментів, формування датасету, процес навчання й тестування моделі. Подано інтерфейс користувача та результати тестування.Документ Відкритий доступ Спосіб відновлення блоків даних при розподіленому зберіганні з використанням динамічних таблиць специфікацій(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2025) Черичка, Максим Андрійович; Коляда, Костянтин ВячеславовичАктуальність теми. Магістерська дисертація присвячена підвищенню надійності та адаптивності розподілених систем зберігання даних шляхом використання способу реконструкції інформаційних блоків на основі динамічних таблиць специфікацій. Актуальність теми зумовлена зростанням масштабів обробки даних у хмарних платформах, де традиційні підходи відновлення, що базуються на статичних таблицях, не забезпечують достатньої гнучкості, вимагають значних ресурсів пам’яті та не враховують змін конфігурації сховищ під час роботи системи. Мета роботи – розробити новий спосіб відновлення втрачених блоків даних у розподілених сховищах з використанням алгоритму динамічного формування таблиць специфікацій. Об'єкт дослідження – процеси відновлення втрачених блоків інформації у розподілених системах зберігання даних. Предмет дослідження – алгоритмічні та структурні засоби формування залежностей між інформаційними та резервними блоками для відновлення даних у режимі реального часу. Методи дослідження. Для досягнення поставленої мети в роботі було використано наступні наукові методи: 1. абстрагування – виокремлено проблему відновлення блоків у розподілених системах зберігання та необхідність зменшення обсягу статичних таблиць специфікацій при збереженні здатності реконструкції до трьох втрат; 2. аналіз і синтез – проведено аналіз сучасних методів кодування стирань та механізмів декодування, на основі якого синтезовано новий підхід до побудови таблиць відновлення, що формуються динамічно в реальному часі; 3. формалізація – сформовано математичний опис процесу відновлення даних через систему лінійних залежностей та введено Θ-матрицю як структуру, що визначає відновлювальні зв’язки для кожної маски втрат; 4. моделювання – створено модель поведінки роботи системи та проведено моделювання сценаріїв втрати блоків для оцінки працездатності алгоритму динамічного формування таблиць специфікацій; 5. експеримент та комп’ютерна симуляція – реалізовано апаратно-програмну модель у середовищі ModelSim мовою VHDL, проведено серію тестів із різними масками втрат та отримано статистичні результати відновлення; Наукова новизна полягає в наступному: 1. запропоновано новий спосіб відновлення даних на основі динамічно сформованих таблиць специфікацій та показано, що спосіб забезпечує гарантоване відновлення до трьох блоків без попереднього зберігання повних таблиць специфікацій; 2. розроблено алгоритм побудови таблиць специфікацій та доведено математичні умови їхньої коректності. Особистий внесок магістранта полягає у формулюванні алгоритму динамічного формування таблиць специфікацій, створенні математичної моделі, розробленні VHDL-модулів, побудові тестбенчів, проведенні симуляцій та аналізі результатів експериментів. Апробація результатів дисертації. Основні положення роботи опубліковані у збірнику IV міжнародної науково-практичної конференції «SCIENCE, TECHNOLOGY AND GLOBAL CHALLENGES» і збірнику ПМК-2025 Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків та 3 додатків. Загальний обсяг роботи 107 сторінок, з яких 80 сторінок основного тексту, 8 рисунків, 4 таблиць. Список використаних джерел містить 19 найменувань.