Магістерські роботи (СПСКС)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Нові надходження
Документ Відкритий доступ Спосіб навігації безпілотних підводних апаратів у стохастичних середовищах на базі глибокого навчання з підкріпленням(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Безруков, Ігор Олегович; Потапова, Катерина РоманівнаАктуальність теми. Автономні підводні апарати відіграють критично важливу роль у дослідженні океану, моніторингу морського середовища, пошуково-рятувальних операціях та промислових застосуваннях. Однак підводне середовище характеризується високим рівнем невизначеності, що створює значні виклики для систем навігації та управління. Традиційні підходи до навігації AUV, такі як методи на основі моделей, часто виявляються недостатньо ефективними в умовах змінних течій, комунікаційних затримок, шумів датчиків та інших збурень. Тому застосування методів глибокого навчання з підкріпленням для створення більш адаптивних та завадостійких систем навігації є перспективним напрямом досліджень, який потенційно може вирішити зазначені проблеми. Об’єктом дослідження є процес навігації безпілотних підводних апаратів в умовах стохастичних збурень та невизначеності навколишнього середовища. Предметом дослідження є методи глибокого навчання з підкріпленням (зокрема алгоритм Proximal Policy Optimization), а також підходи зменшення "прогалини в реальності" (Domain Randomization та Curriculum Learning) для забезпечення робастності навігаційних систем. Мета роботи: розробка способу робастної навігації безпілотних підводних апаратів, здатного ефективно компенсувати вплив непередбачуваних гідродинамічних збурень (течій) та похибок навігаційних сенсорів, шляхом інтеграції алгоритмів глибокого навчання з підкріпленням та методології Sim-to-Real. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Розвиток методології Sim-to-Real для систем навігації підводних дронів шляхом адаптації комбінованого підходу Domain Randomization та Curriculum Learning до специфіки підводного середовища. 2. Проведено систематичний аналіз та кількісну валідацію поведінки DRL-агентів при їх перенесенні з ідеалізованих симуляційних умов у стохастичні середовища. Практична цінність одержаних результатів полягає у створенні реалістичного імітаційного середовища для безпілотних підводних апаратів, яке враховує нелінійні гідродинамічні ефекти, стохастичні течії та шум сенсорів. На його основі може бути розроблено робастний спосіб навігації з використанням глибокого навчання з підкріпленням та рандомізації домену, який дозволяє ефективно долати розрив між симуляцією та реальністю (Sim-to-Real gap). Запропонований підхід забезпечує формування плавної та енергоефективної політики керування, що є критично важливим для економії заряду батареї під час експлуатації реальних платформ. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2025 (Київ, 19-21 листопада 2025 р.). Також результати досліджень були опубліковані у журналі категорії “Б” “Таврійський науковий вісник”, серія “Технічні науки” випуск 6, 2025 рік. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, трьох розділів та висновків. У вступі подано загальну характеристику роботи, зроблено оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень, сформульовано мету і задачі досліджень, показано наукову новизну отриманих результатів і практичну цінність роботи, наведено відомості про апробацію результатів і їхнє впровадження. У першому розділі розглянуто існуючі методи автономного управління дронами, способи розробки подібних систем та їх застосування у реальних задачах. Проведено аналіз, який дає змогу визначити основні переваги та недоліки цих навчальних посібників. У другому розділі описано та обґрунтовано обрані методи розробки системи навігації для автономних підводних дронів. У третьому розділі описано розроблену систему та функціонал усіх її компонентів. У висновках представлені результати проведеної роботи. Робота представлена на 92 аркушах, містить посилання на список використаних літературних джерел.Документ Відкритий доступ Енергоефективний протокол маршрутизації для бездротових сенсорних мереж у системах IoT(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Катюха, Богдан Миколайович; Клятченко, Ярослав МихайловичАктуальність теми. Розвиток технологій Інтернету речей супроводжується зростанням вимог до надійності протоколів маршрутизації. Однією з основних проблем для довгострокового функціонування таких систем залишається швидке виснаження автономних джерел живлення під час радіообміну між пристроями, оскільки витрати енергії на зв'язок перевищують витрати на обчислення. Зважаючи на це, актуальною задачею є розробка алгоритмів маршрутизації, здатних забезпечувати адаптивне балансування навантаження та запобігати передчасному виснаженню вузлів. Об’єкт дослідження. Інфраструктура бездротових сенсорних мереж, що функціонують в середовищі IoT. Предмет дослідження. Предмет дослідження – енергоефективні методи та алгоритми маршрутизації в IoT для передачі інформації між автономними вузлами. Мета роботи. Підвищення енергоефективності та подовження життєвого циклу бездротових сенсорних мереж в інфраструктурі Інтернету речей шляхом розробки, математичного обґрунтування та імітаційного моделювання нового протоколу маршрутизації, що забезпечує адаптивну кластеризацію, предиктивну оптимізацію мережевого навантаження на основі нечіткої логіки, алгоритму рою частинок і Mesh-магістралі. Наукова новизна одержаних результатів. Запропоновано комплексний підхід до організації мережевої топології, реалізований у гібридному протоколі ASMPLEACH. Наукова новизна полягає розробці комплексного гібридного підходу на основі поєднання ройового інтелекту, апарату нечіткої логіки та машинного навчання для системної мінімізації енерговитрат. До цільової функції оптимізації інтегровано предиктивний фактор стабільності, який забезпечує механізм завчасного виявлення перевантажених ділянок завдяки оцінці дисперсії споживання заряду. Це дозволяє динамічно перерозподіляти потоки та формувати Mesh-магістраль. Практичне значення одержаних результатів. Розроблений метод збільшує період стабільності мережі та зводить до мінімуму втрати інформаційних пакетів. Запропоноване рішення може бути використано в реальних проектах, де важливо забезпечити тривалу автономну роботу датчиків на значних площах. Особистий внесок. Особистий внесок при виконанні роботи полягає у проведенні аналізу області та створенні математичної моделі алгоритму. Розроблено імітаційну модель бездротової мережі IoT. Проведено порівняння різних алгоритмів маршрутизації за різними показниками. Апробація результатів роботи. Ключові ідеї та результати дослідження були описані у статті «Підвищення енергоефективності маршрутизації в IoT шляхом впровадження багатокритеріальної оптимізації та Mesh-структур» Публікації. Основні наукові здобутки висвітлено у двох працях: - Клятченко Я. М., Катюха Б. М., Методи, структури та алгоритми підвищення енергоефективності бездротових IoT мереж // Матеріали конф. ПМК-2025 (м. Київ, 19-21 листопада 2025 р.). - Катюха Б. М., Клятченко Я. М., Підвищення енергоефективності маршрутизації в IoT шляхом впровадження багатокритеріальної оптимізації та Mesh-структур // Науковий журнал «Компʼютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво», 2026 р. Структура та обсяг роботи. Матеріали дисертації викладені на 102 сторінках. У роботі наведено 3 таблиці та 7 рисунків. Документ включає вступну частину, чотири розділи, загальні підсумки, список використаних джерел із 49 найменувань та додатки. - Перший розділ розглядає теоретичні аспекти проблеми енергоспоживання у сенсорних мережах, містить огляд сучасних протоколів передачі даних та аналізує їхні вразливості, що призводять до передчасного виснаження батарей в умовах IoT. - Другий розділ присвячений математичному опису гібридного алгоритму та формалізації багатокритеріальної задачі оптимізації, де ключовим пріоритетом є рівномірне збереження заряду завдяки кластеризації та гнучким Mesh-зв'язкам. - Третій розділ описує хід симуляції мережі та експериментів і на базі цього аналізує отримані показники мережі. Досліджується динаміка життєвого циклу, пропускна здатність, обгрунтовується, що накладні витрати на інтелектуальні обчислення виправдовуються економією енергії на трансляції даних. - Четвертий розділ оцінює доцільність застосування протоколу в розрізі різних профілів трафіку, аналізує компроміс між енергозбереженням і часовими затримками. Досліджує недоліки алгоритму та визначає перспективи подальшого зниження ресурсоємності мережі.Документ Відкритий доступ Модифікація алгоритму Дейкстри для реалізації багатошляхової маршрутизації в комп’ютерних мережах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Рябенко, Борис Юрійович; Мартинова, Оксана ВолодимирівнаАктуальність теми. Традиційні протоколи маршрутизації, зокрема OSPF, спираються на алгоритм Дейкстри й обирають єдиний оптимальний маршрут, що веде до нерівномірного розподілу навантаження та знижує відмовостійкість мережі. Існуючі підходи до багатошляхової маршрутизації потребують багаторазового запуску алгоритму для кожної пари вузлів окремо, що суттєво збільшує обчислювальні витрати. Розробка алгоритму, здатного формувати множину альтернативних маршрутів для всієї мережі за один прохід, є актуальною науковою і практичною задачею. Об'єктом дослідження є процес маршрутизації в комп'ютерних мережах та побудова множинних маршрутів у внутрішньомережевих протоколах. Предметом дослідження є алгоритми багатошляхової маршрутизації та методи побудови альтернативних маршрутів, а також оцінка їх ефективності за показниками швидкодії, використання пам'яті та часу доставки пакетів. Мета роботи: проаналізувати існуючі алгоритми маршрутизації та підходи до побудови множинних маршрутів; дослідити обмеження класичних алгоритмів пошуку найкоротших шляхів у задачах багатошляхової маршрутизації; розробити модифікацію алгоритму Дейкстри, що одночасно формує основне дерево найкоротших маршрутів та додаткове дерево альтернативних шляхів; оцінити ефективність запропонованого підходу в контексті внутрішньомережевих протоколів маршрутизації. Наукова новизна полягає в наступному: 1. Запропоновано модифікацію алгоритму Дейкстри, яка за один прохід будує основне та альтернативне дерева маршрутів. 2. Удосконалено підхід до багатошляхової маршрутизації: множина маршрутів формується в межах усієї мережі без багаторазового запуску алгоритму для окремих пар вузлів. 3. Виконано порівняльний аналіз запропонованого підходу та існуючих алгоритмів за показниками швидкодії, використання пам'яті та часу доставки пакетів. Практична цінність. Запропонована модифікація алгоритму Дейкстри формує основні та альтернативні маршрути за один прохід, що забезпечує рівномірний розподіл навантаження та підвищує відмовостійкість без значного збільшення обчислювальних витрат. Розроблений підхід може бути застосований у внутрішньомережевих протоколах маршрутизації, при проєктуванні та оптимізації комп'ютерних мереж, а також у навчальному процесі при вивченні алгоритмів маршрутизації. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи представлено на таких наукових заходах: XVII Наукова конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2024, Київ, 20–22 листопада 2024; XVIII всеукраїнська науково-практична web-конференція аспірантів, студентів та молодих вчених, Кривий Ріг, 25–27 березня 2025; The 8th International Conference on Computer Science, Engineering and Education Applications (ICCSEEA2025), онлайн-конференція, Львів, 21–22 червня 2025; XVIII Наукова конференція магістрантів та аспірантів ПМК-2025, Київ, 19–21 листопада 2025. Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, переліку використаних джерел та додатків. У вступі обґрунтовано актуальність теми, сформульовано мету, об'єкт і предмет дослідження, визначено наукову новизну та практичну цінність результатів. У першому розділі проведено аналіз підходів до маршрутизації в комп'ютерних мережах: розглянуто моделі та метрики якості маршрутів, класифікацію багатошляхових методів, алгоритмічні підходи до побудови множинних маршрутів та їх обмеження. У другому розділі формалізовано задачу маршрутизації, обґрунтовано необхідність модифікації класичних алгоритмів, представлено розроблену модифікацію алгоритму Дейкстри та проаналізовано її обчислювальну складність. У третьому розділі описано два компоненти розробленого програмного комплексу: консольний додаток для алгоритмічного тестування та настільний симулятор мережі для моделювання процесів маршрутизації з візуалізацією передавання пакетів. У четвертому розділі наведено результати експериментального дослідження модифікованого алгоритму за показниками повноти побудови додаткового дерева маршрутів, швидкодії та використання пам'яті, а також виконано порівняння з існуючими алгоритмами та проведено моделювання передачі пакетів у різних сценаріях навантаження. У висновках підсумовано основні результати роботи. Робота викладена на 95 сторінках, містить 40 рисунків, 8 таблиць, 6 додатків.Документ Відкритий доступ Метод адаптивного керування параметрами радіопротоколу для підвищення надійності передачі даних у low-power IoT системах(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Статечний, Сергій Валерійович; Радченко, Костянтин ОлександровичАктуальність теми. Стрімкий розвиток технологій Інтернету речей (IoT) призвів до масового впровадження бездротових пристроїв, що функціонують у складі мереж класу LPWAN (Low-Power Wide Area Networks). Одним із найпоширеніших рішень є технологія LoRa, яка забезпечує передавання даних на великі відстані за низького енергоспоживання. Ефективність функціонування таких систем напряму залежить від параметрів передавання даних, а саме: коефіцієнта розширення спектра (SF), потужності сигналу (TxPower) та частоти виходу в ефір. У реальних умовах експлуатації стан радіоканалу та навантаження мережі можуть швидко змінюватися, що породжує конфлікт між надійністю передачі даних та енергоефективністю системи. Стандартний механізм адаптації Adaptive Data Rate (ADR), який реалізований в протоколі LoRaWAN є прикладом спроби вирішити дану проблему. Однак через відсутність урахування комплексного стану мережі та загальну інертність він лише частково вирішує проблему. Це створює передумови для розроблення методу контекстно-залежної адаптації, який забезпечує одночасне врахування рівня сигналу, надійності доставки та стабільності каналу. Мета роботи. Підвищення надійності передавання даних з урахуванням енергоефективності функціонування low-power IoT систем шляхом розроблення методу адаптивного керування параметрами радіопротоколу на основі багатокритеріальної оцінки якості зв'язку. Об'єкт дослідження. Процес обміну даними між вузлами low-power IoT мережі в умовах змінного стану радіоканалу. Предмет дослідження. Контекстно-залежні методи адаптації параметрів радіопротоколу на основі функції оцінки якості зв'язку Q(t). Методи дослідження. У роботі застосовано методи системного та порівняльного аналізу для узагальнення сучасних підходів адаптації параметрів LoRa-мереж. Для формалізації багатокритеріальної функції оцінки якості зв'язку Q(t) застосовано методи математичного моделювання. Реалізацію запропонованого методу на платформі STM32WL55 виконано з використанням модульного програмування мовою C та підходів проєктування вбудованих систем. Ефективність розроблених алгоритмів оцінено за допомогою натурних експериментів і обробки результатів за критеріями PDR та енергоефективності. Наукова новизна. У результаті виконання роботи отримано такі наукові результати. Удосконалено метод адаптації параметрів передавання у LoRa-системах. На відміну від стандартного механізму ADR, розроблений алгоритм базується на багатокритеріальній функції оцінки якості зв'язку Q(t), що враховує одночасно рівень сигналу (RSSI, SNR), надійність доставки (PDR) та стабільність якості каналу (дисперсію SNR за вікно спостереження) з ваговими коефіцієнтами, що дозволяє ефективніше реагувати на зміну стану радіоканалу та навантаження мережі. Дістала подальшого розвитку концепція контекстно-залежної адаптації параметрів радіопротоколу, яка, на відміну від відомих рішень, забезпечує одночасну узгоджену зміну SF і TxPower на основі інтегрованої оцінки стану мережі, що скорочує кількість повторних передач і зменшує енергоспоживання вузлів за умов динамічного радіосередовища. Практична цінність. Отримані результати мають практичну цінність завдяки можливості застосування розробленого методу при проєктуванні енергообмежених IoT-систем на базі технології LoRa. Реалізований на платформі STM32WL55 програмно-апаратний прототип методу демонструє підвищення надійності передавання даних та зниження енергоспоживання у порівнянні зі стандартним механізмом ADR за умов динамічного радіосередовища. Запропонований підхід може бути впроваджений у системах віддаленого моніторингу довкілля, промислового IoT та масштабованих сенсорних мережах, де критичним є балансування між надійністю зв'язку та строком автономної роботи пристроїв. Особистий внесок магістранта. Усі основні наукові та практичні результати дисертації одержані автором особисто. У спільних публікаціях здобувач брав участь в аналізі сучасних методів адаптації параметрів LoRa-мережі. Також він узагальнив обмеження існуючих підходів і сформулював концепцію контекстно-залежної адаптації параметрів передавання, яка базується на комплексній оцінці стану радіоканалу. У межах магістерської дисертації автор самостійно розробив формалізацію багатокритеріальної функції оцінки якості зв'язку Q(t) та на її основі запропонував алгоритм Q-ADR. Крім того, автор спроєктував і реалізував програмно-апаратну архітектуру цього методу на платформі STM32WL55 та провів експериментальне дослідження ефективності запропонованого методу з порівнянням із фіксованими параметрами та стандартним ADR. Науковий керівник здійснював постановку задачі, загальне керівництво дослідженням і надавав консультативну допомогу. Апробація результатів дисертації. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на XVIII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп'ютинг – ПМК'2025» (м. Київ, 19–21 листопада 2025 р.). Публікації. За результатами дослідження опубліковано дві наукові праці: одну статтю у фаховому науковому виданні категорії «Б» («Комп'ютерно-інтегровані технології: освіта, наука, виробництво», 2026, № 62, с. 311–320) та одні тези доповіді на XVIII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп'ютинг – ПМК'2025» (м. Київ, 2025, с. 334–339). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу та загальних висновків по роботі, списку використаних джерел та додатків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність обраного напряму досліджень, сформульовано мету і задачі, визначено об'єкт і предмет дослідження, відображено наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів. У першому розділі проведено аналіз сучасних методів адаптивного керування параметрами LoRa-мереж, розглянуто стандартний механізм ADR та його обмеження, проаналізовано підходи з динамічним керуванням потужністю передавання, методи на основі машинного навчання та контекстно-залежної адаптації, визначено напрям удосконалення. У другому розділі обґрунтовано вибір метрик якості каналу зв'язку, сформульовано багатокритеріальну функцію оцінки стану зв'язку Q(t), розроблено модель контекстно-залежної адаптації параметрів передавання, визначено методику експериментального дослідження. У третьому розділі описано програмно-апаратну реалізацію запропонованого методу на платформі STM32WL55 з використанням трьох вузлів (Master, Slave, Interferer), наведено архітектуру протоколу обміну та реалізацію трьох варіантів алгоритмів керування – фіксовані параметри (Fixed), стандартний ADR і запропонований Q-ADR. У четвертому розділі наведено результати експериментального дослідження ефективності запропонованого методу за критеріями PDR та енергоефективності у різних сценаріях радіоумов, представлено порівняльний аналіз з існуючими рішеннями. У висновках підсумовано результати проведеної роботи. Робота викладена на 97 сторінках, містить 13 рисунків, 8 таблиць, посилання на список використаних джерел із 20 найменувань. Ключові слова: LoRa, LPWAN, IoT, адаптивне керування, Adaptive Data Rate, контекстно-залежна адаптація, багатокритеріальна оптимізація, енергоефективність, надійність зв'язку, STM32WL55.Документ Відкритий доступ Спосіб розпізнавання зображень за допомогою оптимізованого алгоритму вибору M-кратних векторів(КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2026) Черненький, Артем Олександрович; Радченко, Костянтин ОлександровичАктуальність теми. Сучасний розвиток інформаційних технологій супроводжується невпинним зростанням обсягів візуальних даних і ускладненням задач, що ставляться перед системами автоматичного аналізу зображень. Ефективність роботи таких систем визначається не лише архітектурою застосовуваних моделей машинного навчання, але й способом подання та відбору вхідних ознак. Цифрові зображення характеризуються високою розмірністю простору ознак та значною кореляцією між сусідніми пікселями, що породжує проблему інформаційної надлишковості. У цих умовах якість процесу формування підмножин ознак безпосередньо впливає на стабільність навчання, відтворюваність експериментів та узагальнювальну здатність побудованих моделей. Поширені стохастичні методи вибору ознак, до яких належать механізм випадкового вимикання ознак та метод випадкових підпросторів, не забезпечують контрольованого та безповторного покриття простору ознак, що ускладнює аналіз поведінки моделей. Це створює передумови для пошуку детермінованих способів формування підмножин ознак фіксованої потужності, які дозволяють поєднати переваги підпросторових підходів із можливістю чіткого контролю над процесом вибору. Мета роботи. Підвищення стабільності та відтворюваності процесу навчання моделей розпізнавання зображень шляхом розроблення способу детермінованого формування M-кратних векторів ознак на основі оптимізованого алгоритму комбінаторного індексування. Об’єкт дослідження. Процес розпізнавання зображень у системах машинного навчання. Предмет дослідження. Алгоритмічні способи детермінованого формування підмножин ознак фіксованої потужності для моделей класифікації зображень. Методи дослідження. У роботі застосовано методи комбінаторного аналізу для формалізації задачі та обґрунтування детермінованого індексування підмножин ознак, методи теорії множин та лінійної алгебри для опису простору M-кратних векторів, методи машинного навчання для побудови моделей класифікації, а також методи експериментального моделювання для порівняльного аналізу запропонованого та існуючих підходів. Програмна реалізація виконана мовою Python із використанням бібліотек PyTorch, torchvision, NumPy та scikit-learn. Аналіз результатів проведено за допомогою методів описової статистики й оцінки стабільності навчання за множиною незалежних запусків. Наукова новизна одержаних результатів. У результаті виконання роботи отримано такі наукові результати. Удосконалено спосіб формування підмножин ознак для моделей класифікації зображень. На відміну від поширених стохастичних підходів, запропонований спосіб ґрунтується на детермінованому комбінаторному індексуванні M-кратних векторів, що забезпечує однозначну відповідність між номером комбінації та підмножиною активних ознак, унеможливлює повторний вибір однакових комбінацій у межах заданого простору індексів і сприяє більш рівномірному охопленню простору вхідних даних. Дістав подальшого розвитку підхід до інтеграції структурованих методів вибору ознак у механізми регуляризації нейронних мереж та ансамблеві схеми класифікації, що, на відміну від існуючих рішень, дозволяє замінити стохастичну складову детермінованим компонентом без істотної зміни архітектури моделей. Практичне значення одержаних результатів. Розроблений спосіб детермінованого формування M-кратних векторів та реалізована на його основі програмна система можуть бути використані для проведення експериментальних досліджень у задачах машинного навчання, де важливими є відтворюваність результатів та контрольоване формування підпросторів ознак. Результати роботи мають перспективу застосування у системах розпізнавання рукописних символів, попередньої обробки медичних зображень, аналізу документів і у дослідницьких засобах для оцінювання впливу структури вибору ознак на якість класифікації. Програмна система побудована за модульним принципом і допускає інтеграцію розробленого алгоритму у наявні навчальні процедури без істотної зміни архітектури застосовуваних моделей. Особистий внесок магістранта. Усі основні наукові та практичні результати дисертації отримано автором особисто. У спільних публікаціях здобувачем виконано аналіз сучасного стану методів вибору ознак у задачах розпізнавання зображень, узагальнено обмеження поширених стохастичних підходів і сформульовано концепцію детермінованого комбінаторного формування підмножин ознак. У межах магістерської дисертації автором самостійно розроблено формалізоване описання простору M-кратних векторів та оптимізований алгоритм їх формування на основі комбінаторного індексування. Крім того, автором спроєктовано та реалізовано програмну архітектуру системи експериментального дослідження запропонованого підходу й підготовлено методику порівняльного аналізу. Науковий керівник здійснював постановку задачі, загальне керівництво дослідженням і консультативну допомогу. Апробація результатів дисертації. Основні положення та результати роботи були представлені й обговорювались на XVIII науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг – ПМК’2025» (м. Київ, 19–21 листопада 2025 р.). Публікації. За результатами проведених досліджень та суміжних робіт автора опубліковано три наукові праці: тези доповіді на Вісімнадцятій міжнародній науково-практичній конференції «Інтегровані інтелектуальні робототехнічні комплекси – ІІРТК-2025» (м. Київ, 20–21 травня 2025 р.); тези доповіді на Вісімнадцятій науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп'ютинг – ПМК'2025» (м. Київ, 19–21 листопада 2025 р.), у яких безпосередньо викладено основні положення цієї магістерської дисертації; а також статтю у фаховому науковому виданні «Information, Computing and Intelligent Systems». Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків до кожного розділу та загальних висновків по роботі, списку використаних джерел і додатків. У вступі подано загальну характеристику роботи, обґрунтовано актуальність обраного напряму досліджень, сформульовано мету і задачі, визначено об’єкт і предмет дослідження, відображено наукову новизну та практичне значення отриманих результатів. У першому розділі проведено аналіз сучасних підходів до розпізнавання зображень і вибору ознак, розглянуто проблему надлишковості та кореляції ознак у зображеннях, проаналізовано існуючі методи зменшення розмірності та формування підпросторів ознак, виявлено обмеження стохастичних підходів та обґрунтовано доцільність розроблення детермінованих способів вибору ознак. У другому розділі формалізовано задачу вибору M-кратних векторів ознак, розглянуто математичні основи комбінаторного індексування підмножин, досліджено лексикографічний і колексикографічний порядок комбінацій, описано запропонований оптимізований алгоритм формування M-кратних векторів та проаналізовано його властивості. У третьому розділі описано програмну реалізацію системи експериментального дослідження запропонованого алгоритму, обґрунтовано вибір засобів реалізації та архітектуру програмного забезпечення, наведено опис основних модулів системи. У четвертому розділі викладено методику експериментального дослідження, наведено результати порівняльного аналізу запропонованого підходу з базовими та випадковими методами вибору ознак, виконано оцінку точності та стабільності навчання моделей. У висновках підсумовано результати проведеної роботи. Робота викладена на 99 сторінках, містить 10 рисунків, 11 таблиць, посилання на список використаних джерел із 14 найменувань. Ключові слова: розпізнавання зображень, вибір ознак, M-кратні вектори, комбінаторне індексування, Combinadics, Feature Dropout, Feature-Subspace Ensemble, MNIST, машинне навчання, нейронні мережі.Документ Відкритий доступ 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 Відкритий доступ 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 Відкритий доступ 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 Відкритий доступ 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.