PROBLEMS IN PROGRAMMING
Not a member yet
761 research outputs found
Sort by
Нейросимвольний підхід у виявленні атак в системах супутникового зв'язку
Get PDFAbstract: In the context of increasing cyber threats, the pressing task becomes the implementation of new protection systems for satellite communications. The proposed article presents an innovative neurosymbolic method for attack detection that integrates the capabilities of artificial intelligence and neural networks for effective countermeasures against threats in the domain of satellite communication. The foundation of the development is the synthesis of the strengths of symbolic artificial intelligence and deep learning, enabling highly accurate recognition and neutralization of complex attacks. The architecture of the proposed system is thoroughly detailed, including its key components, mechanisms of operation, and implementation process. Analyzing data from satellite and terrestrial networks, the system's effectiveness is evaluated using machine learning methods, demonstrating significant improvements in intrusion detection compared to existing approaches. Special attention is given to the model's ability to adapt to new types of attacks, ensuring its longterm relevance and efficiency. The architecture of the chosen multilayer neural network includes a symbolic layer, designed for analyzing network input data for vulnerabilities or attacks based on a knowledge base. Experiments on datasets of attacks and vulnerabilities such as CTU-13 and STIN allow for the testing and confirmation of the high efficiency of the proposed method. Thus, this research paves the way for improving cybersecurity systems in the field of satellite communication, contributing to the creation of a mor e secure space environment.Prombles in programming 2024; 2-3: 223-230В умовах зростання кіберзагроз, актуальним завданням стає впровадження нових систем захисту для супутникових комунікацій. Пропонована стаття представляє інноваційний нейросимвольний метод виявлення атак, що інтегрує можливості символьного підходу та нейронних мереж для дієвого протистояння загрозам у сфері супутникового зв'язку. Основа розробки - це синтез сильних сторін символьного штучного інтелекту і глибинного навчання, що уможливлює високоточне розпізнавання та нейтралізацію складних атак. У роботі детально розкривається архітектура запропонованої системи, включно з ключовими компонентами, механізмами роботи та процесом впровадження. Виходячи з аналізу даних з супутникових та наземних мереж, проведено оцінку ефективності системи з використанням методів машинного навчання, що демонструє значні покращення у виявленні вторгнень порівняно з існуючими підходами. Окрему увагу приділено здатності моделі адаптуватися до нових типів атак, що забезпечує її довгострокову ефективність. Архітектура обраної багатошарової нейромережі включає символьний шар, призначений для аналізу вхідних даних мережі на предмет вразливостей чи атак, виходячи з бази знань. Експерименти на наборах даних атак і деяких відомих вразливостей, дозволяють випробувати та підтвердити високу ефективність запропонованого методу. Це дослідження відкриває шляхи до поліпшення систем кібербезпеки у сфері супутникового зв'язку, сприяючи створенню більш захищеного космічного середовища.Prombles in programming 2024; 2-3: 223-23
Архітектурний каркас бібліотеки для уніфікації взаємодії із блокчейн-мережами
No full textThis research addresses the challenges posed by the fragmented nature of blockchain development tools, presenting a comprehensive exploration of the imperative need for a unified architecture. In response to the growing diversity of blockchain networks, a solution in the form of a unified library based on a versatile and interoperable interface that streamlines interactions across various blockchains is proposed. The current state of blockchain development tools, an overview of existing solutions, formulation of design principles, and functions of proposed unified library are provided. By mitigating the complexities associated with disparate tools, the research aims to enhance the accessibility and efficiency of blockchain development, encouraging collaboration and innovation within the blockchain community.Problems in programming 2024; 1: 86-95У цьому дослідженні розглядаються проблеми, пов’язані з фрагментованим характером інструментів взаємодії з блокчейн мережами. Робота представляє комплексне дослідження вимог до необхідної уніфікованій архітектурі. У відповідь на зростаючу різноманітність блокчейн-мереж пропонується рішення у вигляді уніфікованої бібліотеки на основі універсального та сумісного інтерфейсу, який оптимізує взаємодію між різними блокчейнами. Описано та досліджено поточний стан інструментів для взаємодії з блокчейн-мережами, проведено огляд існуючих рішень, формулювання принципів проєктування та функцій, що лежать в основі пропонованої уніфікованої бібліотеки. Дослідження спрямоване на підвищення доступності та ефективності взаємодії із блокчейн-мережами, зменшуючи складність, пов’язану з розрізненими інструментами та заохочуючи подальшу співпрацю та розвиток нових підходів в рамках спільноти блокчейн розробниківProblems in programming 2024; 1: 86-9
Автоматизація глибокого навчання на прикладі уточнення чисельних метеорологічних прогнозів
Get PDFThis paper briefly describes the examples of deep learning applications to scientific and technical problems, as well as the difficulties that may arise with these applications. The paper shows the importance of the automatic development of deep neural networks. The paper verifies the possibility of the application of the neuroevolutionary approach to the post-processing of the results of meteorological forecasting (2m temperature) obtained using numerical hydrodynamic methods. The results show that in half of the cases, both the rootmean-square error value and the percentage of improved predictions are better (and in some cases much better) for the neuroevolutionary approach than the corresponding values for the manually designed architecture. Thus, neural network models obtained automatically can outperform manually designed models while applied to improving numerical meteorological forecastsPrombles in programming 2024; 1: 57-63Зроблено короткий огляд застосування “глибокого навчання” до науково-технічних задач. Перевірено можливість застосування нейроеволюційного підходу до проєктування моделей “глибокого навчання”, призначених для постпроцесингу результатів метеорологічного прогнозування (на прикладі приземної температури), отриманого за допомогою чисельних гідродинамічних методів. Показано, що в половині випадків і значення стандартного середнього-квадратичного відхилення (RMSE), і відсотка покращених прогнозів для нейроеволюційного підходу є кращими (а в окремих випадках набагато кращими) за відповідні значення для підібраної вручну архітектури.Prombles in programming 2024; 1: 57-6
Технологія гармонізації соціопсихо-фізіологічного клімату в сім’ї на основі знань про біосоціальну культуру особистості
Get PDFWe propose the computer-based technology of harmonization of SPF climate in a family as a quality index of interpersonality relations. The basis for this estimation is biosocial culture of individual, namely, the knowledge about person structure, his functional state and individual adaptive information space (IAIS). The technology includes the series of express diagnostic tests with computer-based interpretation and may be used to optimization of collectives of different level.Prombles in programming 2024; 2-3: 392-399У роботі пропонується комп'ютерна технологія гармонізації СПФ клімату як якісного показника міжособистісних стосунків у сім’ї. Основою для його оцінки є біосоціална культура людини - знання про структуру особистості, її функціональний стан та індивідуальний адаптаційний інформаційний простір (ІAІП). Технологія включає ряд експрес-діагностичних тестів із комп’ютерною інтерпретацією і може бути використана для оптимізації колективів різного рівня.Prombles in programming 2024; 2-3: 392-39
Eкосистемні дослідження в інженерії програмного забезпечення
Get PDFThe application of the concept of the ecosystem in the software engineering shows the existence of the same problems regarding the definition of the concept of the ecosystem and its use for research that still exists in ecology. Justification for applying the ecosystem concept in the area that differs significantly from the ecology, as in our case, requires researchers to look for analogies. This primarily applies to landscape, energy and matter transfer chains (trophic chains) and nutritional cycles. Until such analogies are found in software engineering, ecosystem research will be nothing more than system analysis, and the concept of the ecosystem is an attractive concept. The purpose of this article is to draw the attention of the software engineering community to ecosystem research. Three concepts of ecosystems in ecology, software and software engineering are considered. The composition and essence of ecosystem research in the software engineering are given. The literature review of the state of the ecosystem research for software ecosystems has been carried out.Problems in programming 2024; 2-3: 124-131 Застосування концепції екосистеми в інженерії програмного забезпечення показує існування тих самих проблем щодо визначення концепції екосистеми та її використання для досліджень, які все ще існують в екології. Обґрунтування застосування поняття екосистеми у системах, що суттєво відрізняються від екології, як у нашому випадку, вимагає від дослідників пошуку аналогій. В першу чергу, це стосується ландшафту, ланцюгів переносу енергії та речовини (трофічних ланцюгів) і нутрієнтних циклів. Поки такі аналогії не будуть знайдені в інженерії програмного забезпечення, дослідження екосистеми буде нічим іншим, як системним аналізом, а концепція екосистеми є привабливою концепцією. Мета цієї статті — привернути увагу спільноти інженерії програмного забезпечення до екосистемних досліджень. Розглянуто три концепції екосистем, а саме в екології, програмному забезпеченні та інженерії програмного забезпечення. Наведено склад та сутність екосистемних досліджень у інженерії програмного забезпечення. Проведено огляд літератури щодо стану екосистемних досліджень програмних екосистем.Problems in programming 2024; 2-3: 124-13
Використання штучного інтелекту в застосунку для роботи з музичними нотами
Get PDFIn the work, existing software solutions and successful IT projects were analyzed and their advantages and disadvantages were identified, which helped determine the requirements for a product that would be competitive and meet the requirements of the modern market. Modeling and designing of the software was carried out, the client-server architecture of the application was described, as well as the interaction of subsystems. The mobile application was developed and tested, and further directions for improvement and development of the application were determined. The application processes a PDF file with a given metronome speed in mp3 and mp4, which gives the user the opportunity to see and listen to the sheet music. The project includes an Android application with a clear and convenient interface, integration with external utilities and libraries. In the work, the processing of files from pdf format to such music and playback files as midi, musicxml, mp3, mp4 is collected in one stream. The process of parsing and playing with full-cycle processing of music files has been improved, by providing the user with all software modules, and the process of processing visual notes and bringing them to easy-to-use files, such as videos that combine notes with sound, has been improved. The work is important because it contributes to the development of digital music processing methods. The introduction of modern technologies for note recognition and visualization of musical elements contributes to technological progress in the field of music development.Prombles in programming 2024; 2-3: 384-391В роботі було проаналізовано існуючі програмні рішення та успішні IT-проєкти і виявлені їхні переваги та недоліки. Це допомогло визначити вимоги до продукту, який буде конкурентоспроможним та відповідатиме вимогам сучасного ринку. Здійснено моделювання та проєктування програмного забезпечення, описано клієнт-серверну архітектуру застосунку і взаємодію підсистем. Розроблено та протестовано мобільний додаток, а також визначено подальші напрямки вдосконалення та розвитку застосунку. Застосунок обробляє PDF файл із заданою швидкістю метроному у mp3 та mp4, що дає користувачу можливість бачити і прослуховувати нотну грамоту. Проєкт включає в себе Android-застосунок, із зрозумілим та зручним інтерфейсом, інтеграцію із зовнішніми утилітами і бібліотеками. В роботі було зібрано в один потік обробку файлів із формату pdf до таких музичних та програваних файлів, як midi, musicxml, mp3 , mp4. Було вдосконалено процес розбору творів та гри із повним циклом обробки музичних файлів за рахунок забезпечення користувача усіма програмними модулями та вдосконалено процес обробки візуальних нот і приведення їх до зручних у використанні файлів, таких як відео, що поєднує ноти зі звуком. Робота має важливе значення, оскільки сприяє розвитку методів цифрової обробки музики. Впровадження сучасних технологій розпізнавання нот і візуалізації музичних елементів сприяє технологічному прогресу у сфері музичної розробки.Prombles in programming 2024; 2-3: 384-39
Розробка програмного забезпечення для контекстної реклами оголошень у предметній області нерухомості
Get PDFAdvertising plays a crucial role in the success of a product, particularly in the real estate sector, where competition is fierce, and the properties' characteristics are complex. This article examines the advertising of real estate listings on a specialized aggregator website, which can provide additional context for the user's search, potentially enhancing the effectiveness of advertising campaigns. The paper discusses existing approaches and solutions for contextual advertising and sponsored search in real estate and the peculiarities of developing such solutions. It analyzes the main problems encountered in creating an algorithm for analyzing the context of advertising in real estate and proposes an alternative approach to implementing a contextual advertising algorithm, utilizing domain-specific expert knowledge. This approach to developing a contextual advertising algorithm may be more appropriate for organizations that lack the resources for developing and implementing machine learning-based solutions and associated data quality and volume management but possess expert knowledge in the field. To create such an algorithm, A/B testing is used to verify hypotheses related to the specificity of the listings and user behavior on the site, which allows not only to develop the algorithm but also to prove its effectiveness with real users. The article also notes the disadvantages of this approach, one of which is the long duration of the experiments. The paper presents the outcome of this approach in the form of an algorithm for real estate advertisement, which utilizes the characteristics of real estate objects, such as location, and the user's browsing history for remarketing. Using the UML language, component, and sequence diagrams of the example software for contextual advertising have been created.Prombles in programming 2024; 2-3: 180-189Реклама є важливим елементом успіху продукту, особливо у сфері нерухомості, де конкуренція велика і характеристики об'єктів складні. В даній статті розглядається реклама оголошень у сфері нерухомості на спеціалізованому сайті-агрегаторі, що здатен надавати додатковий контекст пошуку користувача, потенційно підвищуючи результативність рекламних кампаній. У статті розглядаються існуючі підходи та рішення для контекстної реклами та спонсорованого пошуку в сфері нерухомості, а також особливості розробки подібних рішень. Було проаналізовано основні проблеми, які виникають при створенні алгоритму для аналізу контексту реклами в області нерухомості, та, враховуючи звуження предметної області та області застосування запропоновано альтернативний підхід до реалізації алгоритму контекстної реклами з використанням експертних знань. Даний підхід до розробки алгоритму контекстної реклами може бути більш придатним для організацій, які не мають вільних ресурсів для розробки та впровадження рішень на базі машинного навчання та супутнього керування якістю та об’ємом даних, проте натомість мають експертні знання в предметній області. Щоб розробити подібний алгоритм використовується A/B тестування для перевірки гіпотез, зумовлених особливістю оголошень та поведінки користувачів на сайті, що дозволяє не тільки розробити алгоритм, а й довести його ефективність на реальних користувачах. Водночас зазначаються також недоліки такого підходу, одним з яких є тривалий час проведення експериментів. У статті представлено результат роботи даного підходу у вигляді алгоритму для реклами оголошень нерухомості, який використовує особливості рекламних об’єктів нерухомості. Наприклад, розташування та історію переглядів користувача для ремаркетингу. За допомогою мови UML створено діаграму компонентів та діаграму послідовності прикладу програмного забезпечення для контекстної реклами.Prombles in programming 2024; 2-3: 180-18
Системи машинного зору для виявлення швидкоплинних рухомих об'єктів в умовах низької видимості
No full textMachine vision technology for the detection of fast moving objects in low visibility conditions requires a more careful approach to the optical system, image processing tools, cameras based on a silicon and indium gallium arsenide focal plane matrix in the infrared range, which take into account the magnitude and variation of atmospheric brightness, ground illumination and evaluation of sensitivity and cameras in the terahertz range. Since the main focus is on aerial objects that have low visibility, especially in the dark, the use of infrared cameras has become the standard. The movement of the object, the shortcomings of the optical system create additional difficulties when processing the effects of interference, thermal noise of cameras, respectively, the volume and time of calculations increases, which play a key role in real-time systems for detecting and tracking moving targets. In order to take into account the spectral characteristics of cameras and the influence of external factors, neural networks with deep learning are applied with the maximum use of image processing packages.Prombles in programming 2024; 2-3: 207-214Технологія машинного зору для виявлення швидкісних рухомих об'єктів в умовах низької видимості вимагає більш ретельного підходу до оптичної системи, засобів обробки зображень, камер на основі матриці фокальної площини з кремнію та арсеніду індію-галію в інфрачервоному діапазоні, які враховують величину та зміну яскравості атмосфери, освітлення землі і оцінку чутливості та камер терагерцевого діапазону. Оскільки основну увагу зосереджено на повітряних об’єктах, які мають низьку помітність, особливо в темряві, використання камер інфрачервоного та терагерцевого діапазонів стало стандартом. Рух об’єкта, недоліки оптичної системи створюють додаткові складності під час обробки впливу завад, теплового шуму камер, відповідно збільшується обсяг і час обчислень, які грають ключову роль в системах реального часу в процесі виявлення і супроводу рухомих цілей. Для врахування спектральних характеристик камер та впливу зовнішніх чинників застосовано нейронні мережі із глибоким навчанням та максимальним використанням пакетів обробки зображень.Prombles in programming 2024; 2-3: 207-214
Семантизація вікіресурсів: засоби, переваги та особливості реалізації
Get PDFProposed article analyses advantages provided by the semantization of wiki resources and the problems that need in solving for its practical implementation. We considere basic functional components of semantic search and specify this umbrella term for wiki technologies. Such search is grounded on structured queries that use semantic properties of information objects represented into wiki resources and possibilities of search language that states such queries. The criteria for evaluating search languages and means of semantic structuring of resource content are analyzed. We define additional opportunities that the use of the Semantic MediaWiki plug-in provides for the oresources built on the MediaWiki technological platform. The expressive possibilities provided by Semantic MediaWiki for building semantic queries are considered, the main components of such queries and their purpose are determined. Semantization of already existing wiki resources differs from the development of semantic ones, and we compare main steps of these processes and specifics of use the ontological model in them. This model provides an unambiguous interpretation of the relations between typical information objects represented into the resource, their properties and restrictions. Proposed approaches to semantization are tested on three independent information resources of different types that use the wiki technological platform for collaborative processing of distributed data and knowledge. They can be useful for making decisions about the expediency of semantization of information resources with different scope and purposes and for determining the most effective ways of implementing the chosen solution. We use the experience of developing the knowledge base of the wiki-based portal version of the Great Ukrainian Encyclopedia e-VUE that has a large volume, a complex structure and contains a large number of various heterogeneous information objects.Prombles in programming 2024; 2-3: 434-440У роботі аналізуються основні переваги семантизаці, вікіресурсів та проблеми, які потрібно розв’язувати для її практичного впровадження. Розглянуто базові складові семантичного пошуку та конкретизовано цей парасольковий термін для вікітехнологій. Визначено засоби побудови структурованих запитів, що використовують семантичні властивості інформаційних об’єктів, що представлені у вікіресурсах. Проаналізовано критерії оцінювання пошукових мов та засобів семантичного структурування контенту ресурсів. Визначено, які саме додаткові можливості дає використання семантичного плагіну Semantic MediaWiki для ресурсів, що будуються на технологічній платформі MediaWiki. Розглянуто виразні можливості, що дає Semantic MediaWiki для побудови семантичних запитів, визначено основні компоненти таких запитів та їх призначення. Семантизація вже існуючих вікіресурсів значно різниться від розробки тих, що відразу розробляються як семантичні, і тому ми розглядаємо відмінності у порядку їх розробки. Обґрунтовано доцільність застосування онтологічної моделі бази знань семантизованого вікіресурсу, яка забезпечує однозначну інтерпретацію відношень між типовими інформаційними об’єктами, представленими у ресурсі, та їхніх властивостей. Запропоновані підходи до семантизації апробовано на трьох незалежних інформаційних ресурсах різних типів, які використовують технологічну платформу вікі для колаборативної обробки розподілених даних та знань. У роботі використано досвід розробки бази знань портальної версії Великої української енциклопедії е-ВУЕ, яка має великий обсяг, складну структуру та містить велику кількість різноманітних гетерогенних інформаційних об’єктів. Запропонований підхід може бути корисним для ухвалення рішень щодо доцільності семантизації інформаційних ресурсів різного обсягу й призначення та для визначення найбільш ефективних шляхів реалізації обраного рішення.Prombles in programming 2024; 2-3: 434-440
Моделювання продуктивності пам’яті відеокарт для LLM-нейромереж
Get PDFThe paper covers the analysis of performance characteristics of neural network-based algorithms class Generative pre-trained transformer, also known as Large Language Model, for contemporary videocards. The goal is to check the application limitations for this class of neural networks for mobile computing platforms. This network class is interesting for use as control system tool, but for the bigger text corpuses the network performance degrades and the number of used computer resources grows quickly, so we need to explore if this type of network, but based on a smaller text corpus, is a feasible tool for devices with comparatively low computing capability. The performance investigation was performed with the help of GPGPUSim simulator, which can be freely configured as a virtual videocard of any computing capability. As this neural network computations are based on the calculation of a sequence of matrix multiplications, and its performance is limited by the memory bandwidth, we analyze the behavior statistics of the different cache memory levels of the videocard processor and the cache interaction with the main memory. With the help of GPGPUSim we have gathered statistics for different Generative pre-trained transformer version 2 configurations, from small to xl configurations. The level 2 cache memory access statistics, level 2 cache memory access misses, number of accesses to main memory show that even for the middle-level network configurations the number of level 2 cache memory misses exceeds the 7-8% level. This number looks high and this evidence shows that the size of the cache memory is quite small for executing this neural network configuration, also there is the substantial traffic from cache memory to main memory. Although, the minimal so-called small configuration can be computed faster and with moderated resources, and so can be used further as a part of decision-making system for computing platforms with moderate performance and resources for the case of limited text corpuses. This opens good enough perspectives for using this type of neural networks for autonomous decision making.Prombles in programming 2024; 2-3: 37-44У статті розглянуто характеристики швидкодії нейромережевих алгоритмів типу Generative pretrained transformer, відомих також як Large Language Model, на сучасній відеокарті з метою визначення обмежень на використання таких нейромереж на мобільних обчислювальних платформах. Нейромережі цього класу цікаві як засіб ухвалення рішень, але на великому корпусі вивчених текстів їхня швидкодія уповільнюється і швидко зростає кількість необхідних обчислюваних ресурсів, тому корисно визначити, чи можливе використання таких нейромереж, сформованих на звуженому корпусі текстів і на пристроях з відносно невеликою обчислювальною потужністю. Дослідження характеристик здійснювалося за допомогою симулятора GPGPUSim, який може бути вільно сконфігурований як віртуальна відеокарта будь-якої потужності. Оскільки алгоритм базований на послідовності множення матриць, а його швидкодія на сучасних обчислювачах обмежена швидкодією підсистеми пам’яті, була досліджена статистика роботи кеш-пам’яті відеопроцесора різних рівнів та її взаємодія з основною пам’яттю системи. За допомогою GPGPUSim зібрано статистику для різних варіантів конфігурації мережі Generative pre-trained transformer версії 2, від конфігурації small до конфігурації xl. Аналіз статистики доступів до кеш-па’мяті другого рівня, промахів при доступі до кеш-пам’яті, а також кількості доступів у основну динамічну пам’ять показує, що у середніх конфігураціях кількість промахів у кеш другого рівня перевищує 7-8%, що досить багато. Це свідчить, що наявного об’єму кешпам’яті другого рівня не вистачає для функціонування основних алгоритмів і наявний досить значний обмін з основною пам’яттю. Натомість мінімальна конфігурація small може бути обрахована з мінімальним залученням ресурсів, тому може бути використана у перспективі як система прийняття рішень на платформах з невеликими ресурсами у разі зменшення корпусу текстів. А це відкриває цікаві перспективи для використання нейромереж цього типу для автономного ухвалення рішень.Prombles in programming 2024; 2-3: 37-4