Bulletin of Lviv State University of Life Safety
Not a member yet
990 research outputs found
Sort by
ШТУЧНИЙ ІНТЕЛЕКТ В ЕКОЛОГІЧНОМУ МОНІТОРИНГУ: СИСТЕМАТИЧНИЙ ОГЛЯД МЕТОДІВ, ЗАСТОСУВАНЬ ТА ВИКЛИКІВ
Get PDFProblem. The growth of anthropogenic pressures and climate change increases the need for high-precision ecosystem monitoring. The integration of satellite Earth observation (EO) and artificial intelligence (AI) methods enables assessment of aquatic, terrestrial, coastal, and urban systems as well as the atmosphere; however, challenges persist regarding uncertainty, data heterogeneity, and limited model transferability across regions. Objective. To systematize contemporary approaches to applying machine-learning methods for forecasting environmental conditions across key domains and to synthesize accuracy ranges while accounting for model performance drivers and typical limitations. Methods. A targeted search was conducted in Scopus, Web of Science Core Collection, IEEE Xplore, ACM Digital Library, and Inspec, as well as in journals published by MDPI. Empirical studies from 2021 to 2025 were included; foundational and standards-setting sources were considered without time limits. A narrative synthesis with thematic structuring was undertaken; key results are presented in tables and flowcharts with a focus on sensors, feature sets, and spatiotemporal validation schemes. Results. Synthesis of the included studies shows that, for land-cover classification, overall accuracy (OA) under current protocols ranges from 70–96%, depending on sensors, features, and spatiotemporal validation schemes. For object detection, the F1 score (harmonic mean of precision and recall) is approximately 0.87 (including high-resolution detection of coconut palms). For water-quality estimation from satellite predictors, R2 = 0.93–0.96. In the atmospheric domain, models for ground-level NO2 concentrations achieve an R2 of approximately 0.93, and daily PM2.5 on a 1 km grid achieves an R2 of approximately 0.91. In coastal zones, transfer learning with inclusion of the near-infrared band (NIR) yields a mean accuracy gain of approximately 19.3%, with combinations of NIR and visible bands achieving the highest overall values. Methodological directions are systematized separately: classical ML (random forests, RF; support vector machines, SVMs), deep learning (convolutional neural networks, CNNs; transformers), hybrid approaches and explainability tools (SHAP), as well as application areas (land use/land cover, LULC; water quality; atmospheric pollutants; coastal and urban scenarios). The reported ranges reflect results obtained under specific sensor configurations and validation procedures and are not universal across all regions and biomes. Conclusions and specific proposals. The highest performance is achieved with multimodal integration of optical, synthetic-aperture radar (SAR), and in situ data; proper spatiotemporal separation of training and testing with explicit uncertainty reporting; and standardized analysis-ready data (ARD) pipelines with transparent data provenance. We recommend standardizing validation and reporting protocols; developing open benchmark datasets with independent test sets; systematically evaluating transferability across biomes; and advancing hybrid, physics-informed models. For temperature mapping, thermal sensors (Landsat TIRS, Sentinel-3 SLSTR) are advisable, whereas Sentinel-2 is optimal for spectral indices and spatial trends.Проблема. Зростання антропогенного навантаження та зміни клімату підвищують потребу у високоточному моніторингу екосистем. Поєднання супутникового дистанційного зондування Землі (Earth observation, EO) та методів штучного інтелекту (AI) відкриває можливості для оцінювання стану водних, наземних, прибережних і міських систем, а також атмосферного середовища; однак зберігаються виклики невизначеності, гетерогенності даних і обмеженої переносимості моделей між регіонами. Мета. Систематизувати сучасні підходи застосування методів машинного навчання для прогнозування стану довкілля у ключових доменах і узагальнити діапазони точності з урахуванням чинників результативності моделей та типових обмежень. Методи дослідження. Виконано цілеспрямований пошук публікацій у базах Scopus, Web of Science Core Collection, IEEE Xplore, ACM Digital Library та Inspec, а також у журналах видавництва MDPI. Для емпіричних робіт охоплено період 2021–2025 рр.; фундаментальні й стандартотворчі джерела враховано без часових обмежень. Здійснено наративний синтез із тематичним поділом; ключові результати подано у таблицях і блок-схемах із фокусом на сенсорах, наборах ознак та схемах просторово-часової валідації. Результати. Узагальнення включених досліджень показує, що для задач класифікації земного покриву загальна точність (overall accuracy, OA) за сучасних протоколів варіює у межах 70–96 % залежно від сенсорів, ознак і схем просторово-часової валідації. У задачах детекції об’єктів показник F1 (гармонійне середнє точності та повноти) становить приблизно 0,87 (зокрема, для високодетальної детекції кокосових пальм). Для оцінювання якості води за супутниковими предикторами спостерігаються значення коефіцієнта детермінації R2 = 0,93–0,96. В атмосферному домені моделі для приземних концентрацій NO2 досягають R2 близько 0,93, а для щоденного PM2.5 на решітці з просторовою роздільною здатністю 1 км — R2 близько 0,91. У прибережних зонах підтверджено ефективність трансферного навчання: включення ближнього інфрачервоного каналу (NIR) забезпечує середній приріст точності приблизно 19,3 %, причому комбінації NIR із видимими каналами демонструють найвищі підсумкові значення. Окремо систематизовано методичні напрями: класичні методи ML (random forest, RF; support vector machines, SVM), глибинні підходи (convolutional neural networks, CNN; трансформери), гібридні підходи та інструменти пояснюваності (SHAP), а також сфери застосування (land use/land cover, LULC; якість води; атмосферні забруднювачі; прибережні й урбаністичні сценарії). Зазначені діапазони відображають результати за конкретних сенсорних налаштувань і процедур валідації та не є універсальними для всіх регіонів і біомів. Висновки та конкретні пропозиції. Найвищі показники забезпечують мультимодальна інтеграція оптичних, радарних із синтетичною апертурою (SAR) та in situ даних, коректне просторово-часове розмежування навчання і тестування зі звітуванням невизначеності, а також стандартизовані ARD-потоки з прозорим походженням даних. Рекомендується уніфікувати протоколи валідації та звітування, формувати відкриті еталонні набори з незалежними тестовими вибірками, систематично перевіряти переносимість між біомами й розвивати гібридні, фізично обґрунтовані моделі. Для температурного картування доцільно використовувати теплові сенсори (Landsat TIRS, Sentinel-3 SLSTR), тоді як Sentinel-2 оптимальний для спектральних індексів і просторових трендів
ДОСЛІДЖЕННЯ СКЛАДУ РЕЧОВИН ДЛЯ ВОГНЕЗАХИСТУ ДЕРЕВ'ЯНИХ БУДІВЕЛЬНИХ КОНСТРУКЦІЙ ПРИ ЗАМІНІ ВОГНЕЗАХИСНИХ ЗАСОБІВ
Get PDFIntroduction. Thousands of fires occur every year at facilities of various forms of ownership, where state supervision (control) measures are carried out in the field of technogenic and fire safety. In a significant number of cases, fires occur in buildings in which, according to the Fire Safety Rules in Ukraine, wooden building structures are subject to fire protection. Fire protection ensures a reduction in fire hazard indicators, in particular combustibility, flammability, flame spread, etc.According to the Fire Protection Rules for Wood, it is determined that the main criterion is the fire protection efficiency group, which is characterized by determining the percentage of mass loss of wood subjected to fire protection after testing. Fire protection methods such as fire protection impregnation and treatment are characteristic of wooden building structures.Fire protection impregnation itself has become widely used in Ukraine. When analyzing the quality of fire protection by impregnation, it was found that when performing repeated fire protection work using a product different from that used during the previous impregnation, there is a loss of fire protection efficiency. The experiments conducted confirmed this hypothesis and prompted the isolation of this direction for further research.The purpose of the work is to reveal the patterns of the influence of the ratio of the composition of the fire retardant on ensuring fire protection of wooden building structures when replacing fire retardants.Methods. As part of the scientific work, analytical studies of the components of impregnating fire and bioprotective substances were conducted. Individual substances were studied using chemical and X-ray fluorescence analysis methods. Based on the identified components, as well as taking into account the results of previous studies, a full-factorial experiment was planned and implemented.Results. A full-factorial experiment was conducted, within the framework of which key factors and their levels of variation were determined, which ensured the construction of a mathematical model. Based on this model, an experimental matrix was constructed. Eight experimental studies were carried out according to the specified methods, numerical values of mass loss and ignition temperature were obtained, which made it possible to calculate regression coefficients.Using X-ray fluorescence analysis and chemical analysis methods, it was established that the most common components of fire-retardant substances are diammonium phosphate, orthophosphoric acid and urea. Based on the specified components, the optimal ratio of the composition of the fire-retardant substance was developed using the full-factorial experiment method, which ensures fire protection of wooden building structures when replacing fire-retardant agents. The pattern of the influence of the percentage mass value of phosphoric acid, urea and diammonium phosphate on the fire protection of wooden building structures - in particular, on the ignition temperature and mass loss - was established.Conclusion. Based on the analysis of experimental research data, regression equations and graphical dependencies, the ratio of the mass composition of the fire retardant substance that is capable of providing fire protection of wooden building structures when replacing fire retardants was determined, namely: diammonium phosphate – 4%, urea – 6%, phosphoric acid – 12%, water – 78%.Постановка проблеми. На об’єктах різних форм власності, на яких здійснюються заходи державного нагляду (контролю) у сфері техногенної та пожежної безпеки, щороку виникають тисячі пожеж. У значній кількості випадків пожежі виникають у будівлях, в яких, відповідно до Правил пожежної безпеки в Україні, дерев’яні будівельні конструкції підлягають вогнезахисту. Вогнезахист забезпечує зниження показників пожежної небезпеки, зокрема горючості, займистості, поширення полум’я та ін.Відповідно до Правил з вогнезахисту для деревини визначено, що основним критерієм оцінювання є група вогнезахисної ефективності, яка характеризується визначенням відсотка втрати маси деревини, підданої вогнезахисту, після проведення випробувань. Для дерев’яних будівельних конструкцій характерні способи вогнезахисту, такі як вогнезахисне просочування та обробляння.В Україні широкого застосування набуло саме вогнезахисне просочування. Проаналізувавши якість вогнезахисту шляхом просочування було виявлено, що при виконанні повторних робіт з вогнезахисту із застосуванням засобу, відмінного від того, що використовувався під час попереднього просочування, відбувається втрата вогнезахисної ефективності. Проведені експерименти підтвердили цю гіпотезу та спонукали виокремлення цього напрямку для подальших досліджень. Мета роботи — розкриття закономірностей впливу співвідношення складу вогнезахисної речовини на забезпечення вогнезахисту дерев’яних будівельних конструкцій при заміні вогнезахисних засобів.Методи дослідження. У рамках наукової роботи проведено аналітичні дослідження компонентів просочувальних вогнебіозахисних речовин. Окремі речовини досліджено із застосуванням методів хімічного та рентгенофлуоресцентного аналізу. На основі ідентифікованих компонентів, а також з урахуванням результатів попередніх досліджень, сплановано та реалізовано повнофакторний експеримент.Основні результати дослідження. Проведено повнофакторний експеримент, у межах якого визначено ключові фактори та рівні їх варіювання, що забезпечило побудову математичної моделі. На підставі цієї моделі побудовано матрицю експерименту. Реалізовано вісім експериментальних дослідів за визначеними методами, отримано числові значення втрати маси та температури займання, що дало змогу розрахувати коефіцієнти регресії.Із використанням рентгенофлуоресцентного аналізу та методів хімічного аналізу встановлено, що найчастіше до складу вогнебіозахисних речовин входять такі компоненти: діамонійфосфат, ортофосфорна кислота та карбамід. На основі визначених компонентів методом повнофакторного експерименту розроблено оптимальне співвідношення складу вогнезахисної речовини, що забезпечує вогнезахист дерев’яних будівельних конструкцій при заміні вогнезахисних засобів. Встановлено закономірність впливу відсоткового масового значення фосфатної кислоти, карбаміду та діамонійфосфату на вогнезахист дерев’яних будівельних конструкцій — зокрема, на температуру займання та втрату маси.Висновки. На підставі аналізу даних експериментальних досліджень, рівнянь регресії та графічних залежностей визначено співвідношення масового складу вогнезахисної речовини, що здатна забезпечити вогнезахист дерев’яних будівельних конструкцій при заміні вогнезахисних засобів, а саме: діамонійфосфат — 4%, карбамід — 6%, фосфатна кислота — 12%, вода — 78%
ВПЛИВ ФІЗИЧНИХ ПРОЦЕСІВ НА ПОКАЗНИКИ ЯКОСТІ ВОДИ З ПРИРОДНИХ ДЖЕРЕЛ М. ВИННИКИ ЛЬВІВСЬКОЇ ОБЛАСТІ
Get PDFIntroduction. The quality of drinking water is a critical factor influencing both public health and environmental safety. Special attention should be given to natural water sources that are used by the local population without prior treatment.Purpose. To study water from various natural sources in Vynnyky, a town in the Lviv Region, and to analyze the effects of boiling and freezing on its quality.Methods. Water samples were collected from two natural springs in Vynnyky, a town in the Lviv Region, located on B. Khmelnytsky Street and M. Kypriyan Street. The study involved three types of samples: untreated (ordinary) water, water after freezing, and water after boiling. The following parameters were analyzed on-site: pH, nitrate, nitrite, sulfate, and chloride concentrations.Results. The pH values of the water samples varied depending on the treatment method. An increase in pH was observed in the boiled water, which can be attributed to the evaporation of water and the resulting concentration of alkaline salts. In the samples from the spring on M. Kypriyan Street, a slight increase in pH was also recorded after freezing, indicating a high concentration of alkaline components.The most significant changes were recorded in nitrate concentrations. In the samples from the spring on M. Kypriyan Street, the highest nitrate levels were detected — 393 mg/L in frozen water and 307 mg/L after boiling, which greatly exceeds the maximum allowable limit of 50 mg/L according to the drinking water standard DSanPiN 2.2.4-171-10. This may indicate contamination of groundwater in the area by agrochemicals or domestic sources. In the water from the spring on B. Khmelnytsky Street, nitrate levels were lower but also increased after thermal treatment. Nitrites, chlorides, and sulfates were not detected in any of the analyzed samples.Conclusions. The condition of natural springs located on B. Khmelnytsky Street and M. Kypriyan Street in Vynnyky was analyzed. The conducted research determined that the water is unsuitable for drinking purposes. According to the results, all samples showed exceedances in various parameters.Вступ. Якість питної води є ключовим фактором, що впливає на стан здоров’я населення та безпеку довкілля. Особливої уваги потребують природні джерела, воду з яких без попередньої обробки використовує місцеве населення.Мета. Дослідити воду з різних природних джерел м. Винники Львівської області та проаналізувати, чи впливає кипʼятіння та заморожування води на її якість.Методи. Зразки води відбиралися з двох природних джерел м. Винники (вул. Б. Хмельницького та вул. М. Кипріяна). Дослідження проводили з використанням зразків води звичайної та води після заморожування і кип’ятіння. На місці відбору проб ми проводили аналіз органолептичних показників, а також визначали такі параметри: рН середовища, вміст нітратів, нітритів, сульфатів і хлоридів.Результати. Значення водневого показника (pH) зразків води змінювалося залежно від методу обробки. У воді після кип’ятіння спостерігалося підвищення pH, що пояснюється випаровуванням води і зростанням концентрації лужних солей. У зразках з джерела по вул. Кипріяна після заморожування також фіксувалося незначне підвищення pH, що свідчить про високу концентрацію лужних компонентів.Найбільш вагомі зміни були зафіксовані щодо концентрації нітратів. У зразках води з джерела по вул. М. Кипріяна було виявлено найвищий рівень нітратів – 393 мг/л у замороженій воді та 307 мг/л після кип’ятіння, що значно перевищує норму 50 мг/л, згідно з вимогами до питної води ДСанПіН 2.2.4-171-10. Це може вказувати на наявність агрохімічного чи побутового забруднення ґрунтових вод у цій місцевості. У воді з джерела по вул. Б. Хмельницького рівень нітратів був нижчим, але також зростав після термічної обробки. Нітритів, хлоридів та сульфатів у досліджених зразках не виявлено.Висновки. Проаналізовано стан природних джерел у місті Винники по вул. Б. Хмельницького і вул. М. Кипріяна. Внаслідок проведених досліджень було встановлено, що вода непридатна до використання для питних потреб. Як показали результати досліджень, у всіх пробах є перевищення різних показників
ПОКРАЩЕННЯ ЕКОЛОГІЧНОГО ЗАХИСТУ ДОВКІЛЛЯ З ВИКОРИСТАННЯМ АЛГОРИТМІВ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ ДЛЯ АНАЛІЗУ ЗМІН ВОДНИХ РЕСУРСІВ
Get PDFProblem. As humanity develops and the planet’s population increases every day, the problem of environmental threats is becoming increasingly serious. In order to reduce damage to the environment, some people monitor conditions and take action to ensure a better future. This includes cleaning up rivers, lakes and oceans, planting new trees in place of felled ones, and introducing carbon-free technologies. The development of information systems that use artificial intelligence, quadcopters and remote sensing methods to analyse changes in water resources and identify environmental risks allows for a quick and accurate assessment of water resource dynamics. These systems can collect large amounts of data for further analysis and are an important tool for maintaining ecological balance.The article presents the results of a study on an information system that automates the assessment of water resource conditions by using neural networks, geographic information systems and remotely sensed data acquired by quadcopters.This system will help users optimize their working environment by providing tools for automating analysis and monitoring tasks. All calculations involving mathematical models and fuzzy logic are performed on the server part, which is responsible for storing data and calculation results in the database. Due to its flexible API architecture, the server component can be integrated into any application. The study also presents mathematical models based on fuzzy logic for analysing water resource indicators and the final state of a body of water.Purpose. The research objective is to develop an artificial intelligence-based system for monitoring and analysing changes in water resources, using quadcopters and remote sensing methods. The system should provide accurate and timely assessments of the condition of water bodies to inform decisions regarding their preservation and restoration. Fuzzy logic algorithms were employed to achieve the required forecasting outcomes.Research results. An information monitoring system was designed to assess the pollution of water resources. The main advantages of this system are its ability to predict the general state of water bodies based on photo and video information, and its graphical interface, which displays biological, hydromorphological, chemical, physicochemical and specific polluting indicators of water bodies on a map.The study of water body pollution indicators was carried out in two stages, using the fuzzy logic apparatus of the MATLAB environment. At the first stage, the poor, average or good condition of the reservoir concerning the above indicators was detected. These indicators included numerous biological indicators related to phytoplankton, hydromorphological indicators in the form of water level and interaction with the environment, chemical indicators in the form of the number of chemical pollutants, and physicochemical indicators determined by temperature, oxygen availability and the physical condition of the water body. At the second stage, a forecast of the reservoir's pollution level was made based on the analysed indicators, and a conclusion was reached by experts about the condition being very poor, poor, moderate, good or excellent.Conclusions. The information system developed for monitoring water resources uses fuzzy logic algorithms and biological, hydromorphological, chemical and physicochemical indicators.An important stage is ensuring the functionality and speed with which the predicted result is obtained through the use of information technologies associated with the improved, high-precision processing of photos and videos, as well as the fast processing of large volumes of information, due to the features of relational and non-relational databases. The system works correctly by following the developed base of fuzzy rules to produce a forecast, enabling the necessary actions to be taken to improve the environmental safety of water bodies.Проблема. Людство розвивається і населення планети з кожним днем збільшується, а тому проблема екологічної загрози стає дедалі більшою. Для зменшення шкоди частина людей слідкує за станом навколишнього середовища щоб забезпечити краще майбутнє, очищуючи річки, озера, океани, висаджуючи на місці вирубаних дерев нові дерева, впроваджуючи безвуглецеві технології існування. Розробка інформаційних систем для аналізу змін водних ресурсів та визначення екологічних ризиків із використанням штучного інтелекту, квадрокоптерів і методів дистанційного зондування дозволяє швидко та точно оцінювати динаміку водних ресурсів, збираючи великі обсяги даних для подальшого аналізу, що може стати важливим інструментом у збереженні екологічної рівноваги. В статті наведено результати досліджень розробленої інформаційної системи, в якій автоматизовано процес аналізу стану водних ресурсів, використовуючи нейронні мережі, географічні інформаційні системи та дані з квадрокоптерів. Така система зможе допомогти користувачам оптимізувати їхнє робоче середовище шляхом надання інструментарію для автоматизації завдань аналізу та моніторингу. Усі обчислення за допомогою математичних моделей та нечіткої логіки відбуваються на серверній частині, яка відповідає за збереження даних та результатів обчислень в базі даних. Сама серверна частина дозволяє інтегрувати систему в будь-який додаток завдяки гнучкій API архітектурі. Також в роботі наведено спроектовані математичні моделі нечіткої логіки для аналізу показників водних ресурсів, а також і для аналізу заключного стану водного об’єкту. Мета. Завданням проведеного дослідження є створення системи на базі штучного інтелекту для моніторингу та аналізу змін водних ресурсів із використанням квадрокоптерів та методів дистанційного зондування. Система повинна забезпечити точну та оперативну оцінку стану водних об'єктів і допомогти в прийнятті рішень щодо їх збереження та відновлення. Для досягнення необхідних результатів прогнозування використано алгоритми нечіткої логіки. Результати дослідження. Для оцінки забрудненості водних ресурсів спроектовано інформаційну систему моніторингу, основними перевагами якої є можливість прогнозування загального стану водойм на основі фото і відео інформації, а також використання графічного інтерфейсу для перегляду біологічних, гідроморфологічних, хімічних, фізико-хімічних, специфічних забруднюючих показників водних об’єктів на карті. Дослідження показників забруднення водойм проходило в два етапи, використовуючи апарат нечіткої логіки середовища Matlab. На першому етані з великої кількості біологічних показників, пов’язаних з фітопланктоном, гідроморфологічних показників у вигляді рівня води та взаємодії з оточуючим середовищем, хімічних показників, якими є кількість хімічних забруднюючих речовин, і фізико-хімічних показників, що визначаються температурою, наявністю кисню і фізичним станом водного об’єкту визначався поганий, середній чи добрий стан водойми стосовно названих показників. На другому етапі здійснювався прогноз стану забруднення водойми на основі проаналізованих показників і був зроблений експертний висновок про дуже поганий, поганий, помірний, добрий, дуже добрий стан. Висновки. Розроблена інформаційна система моніторингу водних ресурсів з використанням алгоритмів нечіткої логіки використовує біологічні, гідроморфологічні, хімічні та фізико-хімічні показники. Важливим етапом є забезпечення функціональності і достатньої швидкості отримання прогнозованого результату за рахунок використання інформаційних технологій, пов’язаних з покращеною високоточною обробкою фотографій та відео, швидкою обробкою великих обсягів інформації завдяки особливостям застосування реляційних та нереляційних баз даних. Система працює коректно, відповідно до розробленої бази нечітких правил і видає результат прогнозування, який дозволяє зробити висновки про необхідні дії для покращення екологічної безпеки водних об’єктів
ІНТЕГРАЦІЯ ТЕХНОЛОГІЙ БЛОКЧЕЙН У КОМПЛЕКСНІ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ БЕЗПЕКИ ДЕРЖАВНИХ РЕЄСТРІВ
Get PDFProblem. The growing intensity of cyberattacks on state registers and the increasing complexity of insider threats expose the weaknesses of traditional comprehensive information security systems (CISS), particularly the reliance on centralized logging and change verification mechanisms. This reduces audit transparency, complicates the evidential value of incidents, and creates regulatory risks in personal data protection. Purpose. To develop and substantiate a scientific and methodological approach for integrating permissioned blockchain technology into CISS of state registers to enhance resistance to insider actions, ensure transparency of access control, and increase trust in electronic public services. Methods. The study applies a systems analysis of CISS architectures and regulatory requirements, mathematical modeling of data flows, and experimental modeling in a virtualized environment using Hyperledger Fabric as a decentralized logging and verification module. Zero-Knowledge Proofs were applied to preserve transaction confidentiality, and behavioral analytics based on machine learning algorithms were used to detect anomalous activity. Results. A hybrid architecture was proposed in which traditional mechanisms of authentication, access control, and cryptographic protection are reinforced by a distributed event log and consensus-based verification of operations. This integration ensures data immutability and reproducibility of access history, reduces the possibility of hidden record editing by administrators, accelerates the detection of atypical user behavior, and creates a reliable evidential base for auditing. The proposed architecture complies with ISO/IEC 27001 requirements and supports data minimization and accountability principles, facilitating GDPR compliance during personal data processing. Conclusions. Integrating permissioned blockchain into CISS of state registers establishes a new level of trust and controllability of security: it increases audit transparency, mitigates insider risks, and preserves transaction confidentiality. The proposed approach is scalable and suitable for national e-government platforms and interagency data exchange systems.Проблема. Збільшення інтенсивності кібератак на державні реєстри та складнощі інсайдерських загроз оголює слабкі місця класичних комплексних систем захисту інформації (КСЗІ), насамперед – довіра до централізованого журналювання та перевірки змін. Це знижує прозорість аудиту, ускладнює доказовість інцидентів і створює регуляторні ризики для захисту персональних даних. Мета. Розробити і обґрунтувати науково-методичний підхід інтеграції дозвільного блокчейна в КСЗІ державних реєстрів для підвищення стійкості до інсайдерських дій, прозорості контролю доступу та довіри до електронних сервісів. Методи. Використано системний аналіз архітектур КСЗІ та нормативних вимог; математичне моделювання потоків доступу; експериментальне моделювання у віртуальному середовищі з використанням Hyperledger Fabric як децентралізованого модуля журналювання й верифікації подій. Для збереження конфіденційності транзакцій залучено підхід Zero-Knowledge Proofs; для виявлення аномальної активності – елементи поведінкової аналітики на основі алгоритмів машинного навчання. Результати. Запропоновано гібридну архітектуру, де традиційні механізми автентифікації, контролю доступу та криптографічного захисту підсилені розподіленим журналом подій і консенсусною перевіркою коректності операцій. Показано, що така інтеграція забезпечує незмінність і відтворюваність історії доступів, знижує можливість прихованого редагування записів адміністраторами, прискорює виявлення нетипових сценаріїв користувацької поведінки та створює надійну доказову базу для аудиту. Архітектура сумісна з вимогами ISO/IEC 27001 та підтримує принципи мінімізації даних і підзвітності, що полегшує дотримання GDPR при обробленні персональних даних. Висновки. Інтеграція дозвільного блокчейн в КСЗІ державних реєстрів формує якісно новий рівень довіри й керованості безпекою: підвищується прозорість аудиту, зменшується вплив інсайдерського фактора, зберігається конфіденційність змісту операцій. Запропонований підхід є масштабованим і придатним для національних платформ електронного урядування та міжвідомчих обмінів
РОЗРАХУНКОВА ОЦІНКА ФУНКЦІОНАЛЬНОЇ ПРИДАТНОСТІ ЗАХИСНИХ СПОРУД (УКРИТТІВ) МОДУЛЬНОГО ТИПУ ПІД ЧАС ЗАСТОСУВАННЯ ЗАСОБІВ ПОВІТРЯНОГО НАПАДУ ПРОТИВНИКА
Get PDFIntroduction. An important factor determining the effectiveness of protective structures in urban construction projects is the ability of their enclosing elements to maintain their protective functions under combat conditions, block the impact of damaging factors caused by air, missile, and artillery strikes, and protect people from debris and fragments of building structures. A pressing issue today, in the context of a full-scale invasion by an aggressor country, is the protection of critical infrastructure, particularly energy facilities and energy communications. To provide such protection, specially equipped protective structures are used, primarily constructed from reinforced concrete monolithic enclosing elements. Research Objective. To justify a general computational and theoretical approach to methods for calculating the protective capacity of modular shelters in accordance with the standards in force in Ukraine, specifically DBN V.2.2-5:2023 “Civil Defence Structures. Buildings and Structures,” under the impact of an explosive shock wave. Research Methods. The analysis of structural destruction was performed with consideration of relevant plasticity and strength theories. Modern computational technologies, utilizing advanced software and numerical algorithms, were employed for the calculations. Computational procedures were based on the explicit integration method for dynamic equations over time, the finite element method, and the description of contact interactions using the penalty function method. Mathematical models of materials under high-speed deformation were applied, accounting for their nonlinear properties and failure criteria in accordance with the relevant strength theories. Research Results. Patterns of correlation between explosion parameters and the stability of structural elements, in particular walls made of concrete lightweight blocks, have been established, which is important for assessing their residual protective capacity. The use of modern numerical modeling methods—including the finite element method, explicit integration of dynamic equations, contact interaction models, and nonlinear material models—enabled insight into the mechanisms of destruction and indicators of loss of integrity of protective structures as a result of explosions. This analysis included the most critical combination of explosion parameters, with a TNT equivalent charge of m (TNT) = 718.2 kg. The mechanisms of destruction or integrity loss in shelter structures were investigated, and their relationship to the performance of protective functions under an explosion with a TNT equivalent charge of m (TNT) = 30 kg and a minimum distance from the epicenter to the shelter surface of L = 0.5 m. Distributions of plate deformations were obtained for blast wave pressure applied to the shelter structure from the side, the end (closer to the door), and above the upper horizontal surface in the middle.Вступ. Важливим фактором, що визначає ефективність захисних споруд у будівельних об’єктах міської забудови, є здатність їхніх огороджувальних конструкцій зберігати свої огороджувальні функції в умовах бойових дій, блокувати вплив уражаючих факторів з причини авіаційних, ракетних та артилерійських обстрілів, а також захищати людей від ураження уламками та осколками будівельних конструкцій. Актуальною проблемою сьогодні в умовах повномасштабного вторгнення країни-агресорки є захист критичної інфраструктури, зокрема, енергооб’єктів, енергокомунікацій тощо. Для здійснення цього захисту застосовуються спеціально облаштовані захисні споруди, переважно зведені із залізобетонних монолітних огороджувальних конструкцій. Мета дослідження. Обґрунтування загального розрахунково-теоретичного підходу до методів розрахункового оцінювання захисної здатності укриттів модульного типу, узгодженого із нормами, чинними в Україні, зокрема ДБН В.2.2-5:2023 «Захисні споруди цивільного захисту. Будинки і споруди» під час впливу ударної хвилі вибуху. Методи дослідження. Аналіз руйнування тіл з врахуванням відповідних теорій пластичності та міцності. Для здійснення розрахунку використані сучасні обчислювальні технології, засновані на використанні сучасного програмного забезпечення та числових алгоритмах. Використані обчислювальні алгоритми на базі явного методу інтегрування рівнянь динаміки за часом, методу скінченних елементів, опис контактної взаємодії на основі методу штрафних функцій, а також математичних моделей матеріалів в умовах швидкісного деформування з врахуванням їхніх нелінійних властивостей та критеріїв їхнього руйнування, базованих на відповідних теоріях міцності. Результати дослідження. Встановлено закономірності взаємозв’язку між параметрами вибуху та стійкістю конструктивних елементів споруд (зокрема стін з бетонних лего-блоків), що має важливе значення для оцінки їх залишкової захисної здатності. Використання сучасних методів числового моделювання (метод скінченних елементів, явний метод інтегрування рівнянь динаміки, моделі контактної взаємодії та нелінійні моделі матеріалів) дало змогу отримати уявлення щодо механізмів руйнування та показників втрати цілісності захисних конструкцій внаслідок вплив вибуху із максимально небезпечним поєднанням параметрів вибуху із тротиловим еквівалентом заряду m (TNT) = 718,2 кг. Досліджено механізми руйнування або втрати цілісності конструкцій укриття і встановлено взаємозв’язок цих аспектів із забезпеченням виконання його захисних функцій в умовах впливу вибуху із максимально небезпечним поєднанням параметрів вибуху із тротиловим еквівалентом заряду m (TNT) = 30 кг, та мінімальною дистанцією від епіцентру вибуху до поверхні огородження укриття L = 0,5 м. Отримано розподіли пластичних деформацій після прикладення тиску від вибухової хвилі до поверхні конструкції укриття з бічної сторони, з торцевої сторони (ближче до дверей) та над верхньою горизонтальною поверхнею укриття посередині
МЕТОДИ ТА ЗАСОБИ ОБРОБКИ ДАНИХ В СУЧАСНИХ АВТОМАТИЗОВАНИХ СИСТЕМАХ
Get PDFIntroduction. In modern automated systems, data processing is crucial for ensuring efficient and accurate processes. The use of various methods and tools, such as artificial intelligence algorithms, cloud technologies and big data, enables system performance to be optimised and decision-making to be accelerated. These approaches increase productivity, reduce costs, and improve adaptability to changes in the digital environment.Goal. The aim is to analyse the methods and means of data processing in modern automated systems in order to determine their efficiency, application features and impact on process optimisation.Research objectives: The aim is to investigate and evaluate the methods and means of data processing in modern automated systems, with a view to improving their effectiveness. This will involve developing a conceptual model for managing information flows in the context of digital transformation.Research methods. The research employed literature analysis methods to study the theoretical foundations of data processing in modern automated systems. It also used comparison and generalisation methods to determine the efficiency and application features of different approaches. A systematic approach was also employed to evaluate the relationship between data processing methods and their effect on process optimisation.The results. A lack of comprehensive studies covering the synergy of machine learning methods, big data processing, and quantum computing in the context of optimising analytical processes was revealed in the studied subject area, modern standards, and the current state of scientific research in the field of automated data processing systems.This requires the establishment of a conceptual framework and the development of an integrated data processing model that takes into account the volatility of the digital environment and the evolving nature of information technology. The formation of the data processing concept in automated systems is based on a multifactor approach that includes five vector directions of information flow management: analysis of the structure and sources of big data, application of machine learning methods for classification and forecasting, optimization of distributed processing processes, implementation of streaming analytics technologies, and the use of quantum algorithms to improve analytical computations. The developed concept involves creating an adaptive system that enables real-time decision-making based on large volumes of information, considering environmental variability factors and data security. The study of data processing revealed the benefits of an integrated approach combining traditional statistical methods, deep learning algorithms, quantum optimisation models and streaming analytics technologies. A conceptual data management model for automated systems has been developed. Consisting of five interconnected blocks, it provides comprehensive data analysis and processing at various levels of digital infrastructure. These include systemic big data analysis, the application of neural network technologies for classification and forecasting, the implementation of streaming data processing algorithms, the integration of distributed computing systems and the implementation of quantum algorithms for accelerating computation. The proposed model improves the accuracy of analytical forecasts, reduces data processing time and ensures continuous information updates.Conclusions. This study examines modern data processing methods in automated systems, including statistical approaches, machine learning, distributed computing and quantum technologies. The advantages and limitations of each approach are identified, and the importance of integrating them to improve the efficiency and adaptability of such systems is emphasised. Particular attention is paid to the role of automated systems in different sectors, ranging from medicine to industry, and their effect on data-driven decision-making processes. The paper also emphasises the importance of the ethical and security aspects of data processing within the context of digital transformation. The development of a conceptual data management model is feasible and aims to support the evolution of a resilient and secure digital infrastructure.Проблема. У сучасних автоматизованих системах обробка даних відіграє ключову роль у забезпеченні ефективності та точності процесів. Використання різноманітних методів і засобів, таких як алгоритми штучного інтелекту, хмарні технології та великі дані, дозволяє оптимізувати роботу систем та прискорювати прийняття рішень. Завдяки цим підходам досягається підвищена продуктивність, зниження витрат і покращена адаптивність до змін у цифровому середовищі. Однак, не усі методи та підходи демонструють однакову ефективність при обробці таких даних, що обґрунтовує необхідність досліджень з визначення оптимальних методів чи їх поєднання для підвищення якості отриманих даних у результатів їх підготовки для подальшого використання.Мета. Аналіз методів та засобів обробки даних у сучасних автоматизованих системах для визначення їхньої ефективності, особливостей застосування та впливу на оптимізацію процесів.Завдання дослідження. На основі порівняльного аналізу відомих методів обробки масивів даних дослідити їх застосування в сучасних автоматизованих системах та визначити показник ефективності, розробки концептуальної моделі управління інформаційними потоками в умовах цифрової трансформації.Методи дослідження. У процесі дослідження використовувалися методи аналізу літературних джерел для вивчення теоретичних основ обробки даних у сучасних автоматизованих системах, а також методи порівняння та узагальнення для визначення ефективності та особливостей застосування різних підходів. Крім того, застосовувався системний підхід для оцінки взаємозв’язку між методами обробки даних та їхнім впливом на оптимізацію процесів.Результати. Досліджена предметна область, сучасні стандарти та наявний стан наукові праці у сфері автоматизованих систем та обробки даних виявили недостатню кількість та об’єми комплексних досліджень, які б охоплювали синергію методів машинного навчання, обробки великих даних та квантових обчислень у контексті оптимізації аналітичних процесів. Це створює необхідність формування концептуальної основи та розробки інтегрованої моделі обробки даних, що враховує турбулентність цифрового середовища та динаміку розвитку інформаційних технологій. Формування концепції обробки даних у автоматизованих системах базується на багатофакторному підході, що включає п’ять векторних напрямів управління інформаційними потоками: аналіз структури та джерел великих даних, застосування методів машинного навчання для класифікації та прогнозування, оптимізація процесів розподіленої обробки, впровадження технологій потокової аналітики та використання квантових алгоритмів для підвищення продуктивності аналітичних обчислень. Розроблена концепція передбачає створення адаптивної системи, яка дозволяє реалізувати оперативне прийняття рішень на основі великих обсягів інформації з урахуванням факторів змінності середовища та безпеки даних. Дослідження предметної області обробки даних визначило перевагу інтегрованих підходів, що поєднують традиційні статистичні методи, алгоритми глибокого навчання, квантові оптимізаційні моделі та технології потокової аналітики. Сформовано концептуальну модель управління даними в автоматизованих системах, яка містить п’ять блоків, пов’язаних між собою інформаційними потоками та забезпечує всебічний аналіз і обробку інформації на різних рівнях цифрової інфраструктури: системний аналіз великих даних; застосування нейромережевих технологій для класифікації та прогнозування; впровадження алгоритмів потокової обробки даних; інтеграція розподілених обчислювальних систем; імплементація квантових алгоритмів для прискорення обчислень.Висновки. У дослідженні проаналізовано сучасні методи обробки даних в автоматизованих системах, зокрема статистичні підходи, машинне навчання, розподілені обчислення та квантові технології. Визначено переваги й обмеження кожного з підходів, а також підкреслено необхідність їх інтеграції для підвищення ефективності та адаптивності систем. Особлива увага приділена ролі автоматизованих систем у різних сферах – від медицини до промисловості – та їхньому впливу на прийняття рішень на основі даних. У роботі також наголошено на важливості етичних та безпекових аспектів обробки інформації в умовах цифрової трансформації. Обґрунтовано доцільність створення концептуальної моделі управління даними, яка сприятиме розвитку стійкої та безпечної цифрової інфраструктури
КОНЦЕПТУАЛЬНА МОДЕЛЬ ОЦІНЮВАННЯ ПЕРСОНАЛУ ЯК КРИТИЧНОГО АКТИВУ ПІДПРИЄМСТВА В УМОВАХ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ
Get PDFIntroduction. In the context of business digitalization and the growth of cyber threats, personnel are one of the key critical assets of an enterprise, the management processes of which directly affect the level of information and cybersecurity. The lack of a unified methodology for forming personnel assessment criteria complicates the timely identification of negative trends, the determination of development potential, and the adoption of informed personnel decisions. The purpose of the article is to develop a conceptual model for evaluating personnel as a critical asset of an enterprise, combining a competency-based approach, a resource classification grid, and an RBAC-Blockchain model to enhance the organization's cybersecurity level. The research methods include analysis and synthesis of scientific publications, structural and functional analysis of competencies, a systematic approach to resource classification, expert assessment methods, modeling, and data visualization. The research was carried out by studying and summarizing existing approaches to personnel assessment, forming a classification grid to determine levels of access to resources, developing an algorithm for forming an employee's competency profile, and supplementing the competency model with level assessment indicators. The main results of the study highlight the methodology for forming personnel assessment criteria, which combines a competency-based approach with a multidimensional resource classification grid. An algorithm has been developed for building an employee competency profile, considering ideal, current, and planned levels. A level-based competency assessment model has been introduced to improve the accuracy of assessing employees performing similar functions. A classification grid for controlling access to enterprise resources has been developed, which allows for the determination of the criticality of resources depending on the frequency of access and level of importance. The need for a comprehensive approach to personnel assessment as an asset that combines measurement and development functions has been substantiated. The conclusions. The study proposes a methodology for developing personnel evaluation criteria that combines a competency-based approach with cybersecurity considerations. The introduced multi-level competency model and resource access classification grid enhance the accuracy of personnel evaluation and support strategic workforce development. This methodology enables organizations to align human resource management with overall cybersecurity strategy, increasing resilience and competitiveness.Проблема, що вирішується. В умовах цифровізації бізнесу та зростання кіберзагроз персонал виступає одним із ключових критичних активів підприємства, процеси управління яким безпосередньо впливають на рівень інформаційної та кібербезпеки. Відсутність уніфікованої методології формування критеріїв оцінювання персоналу ускладнює своєчасне виявлення негативних тенденцій, визначення потенціалу розвитку та прийняття обґрунтованих кадрових рішень. Метою статті є розроблення концептуальної моделі оцінювання персоналу як критичного активу підприємства, що поєднує компетентнісний підхід, класифікаційну сітку ресурсів і модель RBAC-Blockchain для підвищення рівня кіберзахищеності організації. Методи дослідження передбачають аналіз та синтез наукових публікацій, структурно-функціональний аналіз компетенцій, системний підхід до класифікації ресурсів, методи експертного оцінювання, моделювання та візуалізації даних. Дослідження здійснювалось шляхом: вивчення та узагальнення існуючих підходів до оцінювання персоналу; формування класифікаційної сітки для визначення рівнів доступу до ресурсів; розроблення алгоритму формування профілю компетенцій працівника; доповнення компетентнісної моделі індикаторами рівневого оцінювання. Основні результати дослідження висвітлюють методологію формування критеріїв оцінювання персоналу, що поєднує компетентнісний підхід із багатомірною класифікаційною сіткою ресурсів. Розроблено алгоритм побудови профілю компетентностей працівника з урахуванням ідеального, поточного та запланованого рівнів. Введено рівневу модель оцінювання компетенцій для підвищення точності оцінки працівників, що виконують подібні функції. Сформовано класифікаційну сітку контролю доступу до ресурсів підприємства, яка дозволяє визначати критичність ресурсів залежно від частоти доступу та рівня важливості. Обґрунтовано необхідність комплексного підходу до оцінювання персоналу як активу, що поєднує вимірювальну та розвиваючу функції. У висновках запропоновано методологію формування критеріїв оцінювання персоналу, яка поєднує компетентнісний підхід з урахуванням аспектів кібербезпеки. Впроваджена багаторівнева модель компетенцій і класифікаційна сітка доступу до ресурсів підвищують точність оцінки персоналу та підтримують стратегічний розвиток кадрів. Запропонована методологія дозволяє поєднати управління людськими ресурсами із загальною стратегією кіберзахисту, підвищуючи стійкість та конкурентоспроможність організації
МОДЕЛЬ ДЕКОМПОЗИЦІЇ КОМПЛЕКСНОЇ ПІДТРИМКИ ПРОГРАМНИХ ПРОДУКТІВ НА ОСНОВІ ВИМІРІВ СПРИЙНЯТТЯ
Get PDFThe main problem is the need to develop a comprehensive support model for software products, based on the dimensions of perception formed by the relevant impact factors influencing the subjectivisation of the researched support objects (i.e. the supported software complexes themselves and the processes of their comprehensive support) by the relevant interaction subjects. The purpose of the research is to develop an appropriate decomposition model for the comprehensive support of software products based on perception dimensions. Comprehensive support of software products is an extremely multifaceted and complex process that encompasses all activities aimed at ensuring the existence and operation of supported software products. That is why comprehensive support of software products requires effective and efficient decomposition mechanisms and tools, one of which is, in fact, the proposed decomposition model that is based on perception dimensions. Thus, the developed model enables the decomposition of the complex support of software products, providing the opportunity for more effective research into the comprehensive support processes at each component level. At the same time, basic classification and decomposition methods are used as the primary research tools. The main results of the research consists in obtaining a decomposition models (of comprehensive support of the investigated software products) based on perception dimensions. The practical applied task of identifying the dominant perception’s dimension (of the researched environment of investigated software product’s comprehensive support) has been solved in scope of current research. The main prospects for further application of the developed decomposition model (based on perception dimensions) in the context of scientific and applied problematics of automation and intellectualization of software products’ comprehensive support are declared.Основною проблемою процесу програмного забезпечення є необхідність розроблення моделі декомпозиції комплексної підтримки програмних продуктів, зокрема на основі вимірів сприйняття, сформованих релевантними факторами впливу суб’єктивізації сприйняття досліджуваних об’єктів підтримки (як самих підтримуваних програмних комплексів, так і процесів їх комплексної підтримки) відповідними суб’єктами взаємодії. Метою роботи є розроблення відповідної моделі декомпозиції комплексної підтримки програмних продуктів на основі вимірів сприйняття. Адже комплексна підтримка програмних продуктів є надзвичайно багатогранним і складно структурованим процесом, що включає в себе, фактично, будь-які активності, спрямовані на забезпечення життєдіяльності та функціонування будь-якого підтримуваного програмного продукту. Отож, саме тому, комплексна підтримка програмних продуктів потребує ефективних та дієвих механізмів та інструментів декомпозиції, одним з яких є, власне, запропонована модель декомпозиції на основі вимірів сприйняття. Таким чином, розроблена модель дає змогу здійснити декомпозиції комплексної підтримки програмних продуктів, забезпечуючи тим самим можливість більш ефективного дослідження процесів комплексної підтримки на кожному із складових рівнів декомпозиції. При цьому, в якості основних методів дослідження використовуються базові методи класифікації, а також методи декомпозиції. Основні результати дослідження полягають в отриманні моделей декомпозиції комплексної підтримки досліджуваних програмних продуктів на основі вимірів сприйняття. Також, в рамках проведеного дослідження, розв’язана прикладна практична задача ідентифікації домінуючого виміру сприйняття досліджуваного середовища комплексної підтримки програмного продукту. Задекларовані основні перспективи подальшого застосування розробленої моделі декомпозиції на основі вимірів сприйняття в контексті науково-прикладної проблематики автоматизації й інтелектуалізації комплексної підтримки програмних продуктів