State University of Telecommunications Open Journals System
Not a member yet
2308 research outputs found
Sort by
ЗАСТОСУВАННЯ ЗАСОБІВ WEBHOOK У СИСТЕМАХ ОБРОБКИ ТА УПРАВЛІННЯ СПОВІЩЕННЯМ ДЛЯ ПІДВИЩЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ СЕРВЕРА
No full textWeb application servers are operational tools that facilitate interaction between publishers and subscribers whenusing various applications to process client requests according to the requirements of receiving informationfrom the applications. Monitoring the performance of the web application server is crucial for qualitycontrol. One way to improve the performance of web application servers is by implementing processingand notification management systems for these servers. These systems are an integral part of informingusers, engaging them, and ensuring the relevance of information. Traditionally, such systems used the API(Application Programming Interface) of push notification services. The API can be seen as the interactionbetween publishers and subscribers using requests and responses. However, an API is a program withfunctions or calls for adding, editing, and retrieving data. Using an API requires handling all the work ofprocessing and managing notifications independently. To automate the process of processing and managingnotifications in web application servers, a new approach called Webhook has been developed. ApplyingWebhook tools in notification management systems to increase server performance is an innovative areathat enables computers and programs to perform tasks differently. A Webhook is a method to augment oralter the behavior of a web page or application program on a web server using reverse calls. It can beconsidered as a notification mechanism for the publisher-subscriber system about events, allowing onesystem to notify another about specific events in real-time. The article discusses the problem of applyingWebhooks. To address this problem, the following tasks are proposed: when to use Webhooks; whatadvantages application of Webhooks allows obtaining; what disadvantages are associated with usingWebhooks; how to configure and use Webhooks; what recommendations can be offered for usingWebhooks. Such tasks are timely and relevant.
Keywords: Webhook, management, notifications
List of used literature:1. What is a Webhook? How They Work With Examples URL:https://www.ayrshare.com/what-is-a-webhook-how-they-work-with-examples/.2. What is a Webhook? Understanding the difference and how to use them URL:https://cyclr.com/blog/what-is-a-webhook.3. What is a webhook? URL: https://www.redhat.com/en/topics/automation/what-is-awebhook.4. What are webhooks and their use in server-side tracking Examples URL:https://stape.io/blog/what-are-webhooks-and-their-use-in-server-side-tracking.5. How To Effectively Monitor Server Performance Examples URL:https://theqalead.com/test-management/server-performance-monitoring/.6. Callback function Examples URL:https://developer.mozilla.org/ru/docs/Glossary/Callback_function.7. What is a Push Notification Service? URL: https://aws.amazon.com/what-is/pushnotification-service/.8. How to Take Control of Your Webhook Reliability Examples URL:https://hookdeck.com/webhooks/guides/taking-control-of-your-webhook-reliability.9. What are the benefits and drawbacks of webhooks for real-time data delivery? ExamplesURL: https://www.linkedin.com/advice/0/what-benefits-drawbacks-webhooks-real-time-data.Веб-сервер додатків – це робочі засоби, які забезпечують взаємодію видавцяпередплатника під час використання різноманітних додатків для обробки навантаження зобслуговування клієнтів відповідно до вимог отримання інформації від додатків. Для контролю заякістю функціонування веб-сервера додатків виконується моніторинг продуктивності цьогосервера, що має вирішальне значення. Одним зі способів підвищення продуктивності веб-серверадодатків є застосування систем обробки та управління сповіщеннями цих серверів. Системиобробки та управління сповіщеннями є невід’ємною частиною інформування користувачів, їхзалучення та актуальної інформації. Традиційно для роботи таких систем застосовувався інтерфейсAPI (Application Programming Interface) служби push-повідомлень. Інтерфейс можна розглядати яквзаємодію видавця-передплатника один з одним, використовуючи запити та відповіді. Але API – цепрограма з функціями або дзвінками для додавання, редагування та отримання даних. ВикористанняAPI вимагає виконувати всю роботу щодо обробки та управління сповіщенням самостійно. Дляавтоматизації процесу обробки та управління сповіщеннями у веб-сервера додатків розробленоновий підхід, якій має назву Webhook. Застосування засобів Webhook у системах управліннясповіщень для підвищення продуктивності сервера – це інноваційна галузь, яка створює можливістькомп’ютерам і програмам по іншому виконувати завдання. Webhook – це метод щоб збільшити абозмінити поведінку веб-сторінки або програми додатку в веб-сервері за допомогою зворотнихдзвінків. Можна казати, що це механізм оповіщення системи видавця-передплатника про події, якийдозволяє одній системі повідомляти іншу систему про конкретні події в режимі реального часу. Встатті розглядається проблема застосування Webhook. Для вирішення цієї проблеми пропонуєтьсярозглянути такі завдання: коли потрібно використовувати Webhook; які переваги дозволяє отриматизастосування Webhook; які недоліки використання Webhook; як виконувати процес налаштуваннята використання Webhook; які можна запропонувати рекомендації щодо використання Webhook.Дані завдання є своєчасними та актуальними.
Ключові слова: Webhook, управління, сповіщення
Список використаної літератури:1. What is a Webhook? How They Work With Examples URL:https://www.ayrshare.com/what-is-a-webhook-how-they-work-with-examples/.2. What is a Webhook? Understanding the difference and how to use them URL:https://cyclr.com/blog/what-is-a-webhook.3. What is a webhook? URL: https://www.redhat.com/en/topics/automation/what-is-awebhook.4. What are webhooks and their use in server-side tracking Examples URL:https://stape.io/blog/what-are-webhooks-and-their-use-in-server-side-tracking.5. How To Effectively Monitor Server Performance Examples URL:https://theqalead.com/test-management/server-performance-monitoring/.6. Callback function Examples URL:https://developer.mozilla.org/ru/docs/Glossary/Callback_function.7. What is a Push Notification Service? URL: https://aws.amazon.com/what-is/pushnotification-service/.8. How to Take Control of Your Webhook Reliability Examples URL:https://hookdeck.com/webhooks/guides/taking-control-of-your-webhook-reliability.9. What are the benefits and drawbacks of webhooks for real-time data delivery? ExamplesURL: https://www.linkedin.com/advice/0/what-benefits-drawbacks-webhooks-real-time-data
ДОСЛІДЖЕННЯ МЕТОДІВ ЗБІЛЬШЕННЯ ШВИДКОДІЇ ПІДСИСТЕМИ ПАМ’ЯТІ У ЕЛЕКТРОННО ОБЧИСЛЮВАЛЬНИХ МАШИНАХ
No full textThis article explores methods of optimizing theinteraction between the processor and the random access memory (RAM) to improve the performance ofcomputer systems. The main parameters of DDR4 memory timings according to the JEDEC specificationare studied, as well as the influence of these parameters on system speed. The interdependence of internalparameters of memory delays and their influence on each other are investigated. Recommendations forsetting primary and secondary RAM timings are presented, as well as features of multi-channelconfigurations that allow achieving optimal memory performance for scientific computing, machinelearning, and other resource-intensive tasks. The main optimization methods, key features and impact onperformance are considered. The main programs for testing the stability of the system when performingperformance optimization actions are specified, a theoretical presentation of key information for further indepth research of the topic is made, and the implementation of optimization methods for improvingperformance when working on a computer and performing tasks that require high performance of thesystem. Systematization of information about the latency at the hardware level, in the central processor andthe interaction of the built-in memory controller with the RAM.
Keywords: RAM, JEDEC, DRAM, DDR, memory latency, CPU cache, timing optimization, methodsof memory optimization, memory management
List of used literature:1. Tanenbaum, A. S., Austin, T. Structured Computer Organization: International Edition. NewYork: Pearson Education, 2013. 656 с.2. Hennessy, J. L., Patterson, D. A. Computer Architecture. Boston: Morgan Kaufmann, 2017.856 с.3. Patterson, D. A., Hennessy, J. L. Computer Organization and Design: The Hardware/SoftwareInterface. Morgan Kaufmann, 2021. 812 с.4. Gilreath, W. F. Computer Architecture: A Minimalist Perspective. Boca Raton: CRC Press,2019. 352 с.5. Intel Corporation. Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual: CombinedVolumes: 1, 2A, 2B, 2C, 2D, 3A, 3B, 3C, 3D, and 4. Santa Clara: Intel Press, 2019. 1247 с.6. Lin, Y., Snyder, L. Understanding Modern x86 Assembly Language: 32-bit, 64-bit, SSE, andAVX. San Francisco: No Starch Press, 2018. 464 с.7. Hwang, K., Briggs, F. A. Computer Architecture and Parallel Processing. New York:McGraw-Hill Education, 2010. 752 с.8. Kain, M. M., Mocaby, W. J. Intel Microprocessors: Hardware, Software, and Applications.Upper Saddle River: Prentice Hall, 2014. 824 с.9. JEDEC Solid State Technology Association. DDR4 SDRAM JESD79-4. 2012. 312 с.У даній статті розглядаютьсяметоди оптимізації взаємодії між процесором та оперативною пам'яттю (ОЗП) для підвищенняпродуктивності комп'ютерних систем. Досліджуються основні параметри таймінгів пам'яті DDR4згідно зі специфікацією JEDEC, а також вплив цих параметрів на швидкодію системи.Досліджується взаємозалежність внутрішніх параметрів затримок пам’яті та їх вплив між собою.Представлено рекомендації щодо налаштування первинних та вторинних таймінгів ОЗП, а такожособливості багатоканальних конфігурацій, які дозволяють досягти оптимальної швидкодії пам'ятідля наукових обчислень, машинного навчання та інших ресурсомістких завдань. Розглянуті основніметоди оптимізації, ключові особливості та вплив на швидкодію. Зазначено основні програми длятестування стабільності системи при виконанні дій з оптимізації швидкодії, зроблена теоретичнавикладка ключової інформації для подальших поглиблених досліджень теми, та впровадженняметодів оптимізації для покращення швидкодії при роботі на ЕОМ та виконанні задач, щопотребують високої швидкодії системи. Проведено систематизацію інформації про затримки нахардверному рівні, всередині центрального процесору та взаємодії внутрішнього контролерупам’яті з оперативними запам’ятовуючими пристроями.
Ключові слова: RAM, JEDEC, DRAM, DDR, латентність пам’яті, кеш-пам’ять процесора,оптимізація затримок, таймінги ОЗП, методи оптимізації пам’яті, memory management
Список використаної літератури:1. Tanenbaum, A. S., Austin, T. Structured Computer Organization: International Edition. NewYork: Pearson Education, 2013. 656 с.2. Hennessy, J. L., Patterson, D. A. Computer Architecture. Boston: Morgan Kaufmann, 2017.856 с.3. Patterson, D. A., Hennessy, J. L. Computer Organization and Design: The Hardware/SoftwareInterface. Morgan Kaufmann, 2021. 812 с.4. Gilreath, W. F. Computer Architecture: A Minimalist Perspective. Boca Raton: CRC Press,2019. 352 с.5. Intel Corporation. Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer's Manual: CombinedVolumes: 1, 2A, 2B, 2C, 2D, 3A, 3B, 3C, 3D, and 4. Santa Clara: Intel Press, 2019. 1247 с.6. Lin, Y., Snyder, L. Understanding Modern x86 Assembly Language: 32-bit, 64-bit, SSE, andAVX. San Francisco: No Starch Press, 2018. 464 с.7. Hwang, K., Briggs, F. A. Computer Architecture and Parallel Processing. New York:McGraw-Hill Education, 2010. 752 с.8. Kain, M. M., Mocaby, W. J. Intel Microprocessors: Hardware, Software, and Applications.Upper Saddle River: Prentice Hall, 2014. 824 с.9. JEDEC Solid State Technology Association. DDR4 SDRAM JESD79-4. 2012. 312 с
ТОПОЛОГІЧНИЙ ПІДХІД ДО ВЕКТОРИЗАЦІЇ РАСТРОВОЇ ГРАФІКИ НА ОСНОВІ СИМПЛИЦІАЛЬНИХ КОМПЛЕКСІВ
No full textThis paper elaborates a topological approach to raster graphics vectorization usingmethods of Topological Data Analysis (TDA): simplicial complexes and persistent homology. The primaryfocus is on the development of an algorithm for the construction of simplicial complexes, which is anessential tool for identifying the structural and spatial characteristics of an image. The properties ofsimplicial complexes in the context of pixel-based data analysis are investigated, and an algorithm forgenerating simplicial structures from raster images is proposed. The developed approach enables effectiveanalysis of topological relationships between pixels and facilitates the extraction of significant componentsfor subsequent transformation into a vector representation. A simplicial homology search algorithm is alsodescribed. The proposed method enhances image segmentation accuracy, which is critical for high-qualityvectorization, particularly in cases of complex geometry, structural heterogeneity, and image noise. Theresults demonstrate the potential of topological methods for improving image preprocessing andsegmentation, offering new perspectives in vectorization tasks. The research lays a foundation for furtheralgorithmic development and practical implementation in computer graphics and image processingapplications.Keywords: image vectorization, simplicial complexes, topological data analysis, imagesegmentation, raster graphics, TDA, topological methods, Vietoris-Rips complex, persistent homology
References1. Zomorodian, A., & Carlsson, G. (2005). Computing persistent homology. Discrete &Computational Geometry, 33(2), 249–274. URL: https://doi.org/10.1007/s00454-004-1146-yOUCI+3ResearchGate+3OUCI+3.2. Edelsbrunner, H., Letscher, D., & Zomorodian, A. (2002). Topological persistence andsimplification. Discrete & Computational Geometry, 28(4), 511–533. URL:https://doi.org/10.1007/s00454-002-2885-2.3. Zomorodian, A. (2010). Fast construction of the Vietoris-Rips complex. Computers &Graphics, 34(3), 263–271. URL: https://doi.org/10.1016/j.cag.2010.03.007.4. Munch, E. (2017). A user’s guide to topological data analysis. Journal of Learning Analytics,4(2), 47–61. URL: https://doi.org/10.18608/jla.2017.42.6.5. Tausz, A., & Carlsson, G. (2011). Homological coordinatization. arXiv. URL:https://arxiv.org/abs/1107.0511arXiv.6. Carlsson, G. (2009). Topology and data. Bulletin of the American Mathematical Society,46(2), 255–308. URL: https://doi.org/10.1090/S0273-0979-09-01249-X.7. Yang, Z., Sun, Y., Liu, S., Shen, C., Jia, J. (2020). Dense RepPoints: Representing visualobjects with dense point sets. In A. Vedaldi, H. Bischof, T. Brox, & J. M. Frahm (Eds.), ComputerVision – ECCV 2020 (Vol. 12366, pp. 226–242). Springer. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58589-1_14.8. Roussel, J.-R., Bourdon, J.-F., Morley, I. D., Coops, N. C., Achim, A. (2023). Vectorial andtopologically valid segmentation of forestry road networks from ALS data. International Journal ofApplied Earth Observation and Geoinformation, 118, 103267. URL:https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103267.9. Edelsbrunner, H., & Harer, J. (2010). Computational topology: An introduction. AmericanMathematical Society.10. Carlsson, G., & Vejdemo-Johansson, M. (2021). Topological data analysis with applications(1st ed.). Cambridge University Press. URL: https://doi.org/10.1017/9781108975704.11. Yesilli, M. C., & Khasawneh, F. A. (2021). Data-driven and automatic surface textureanalysis using persistent homology. In 2021 20th IEEE International Conference on MachineLearning and Applications (ICMLA) (pp. 1350–1356). IEEE. URL:https://doi.org/10.1109/ICMLA52953.2021.00219.12. Corcoran, P., & Jones, C. B. (2023). Topological data analysis for geographical informationscience using persistent homology. International Journal of Geographical Information Science,37(3), 712–745. URL: https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2155654.13. Snášel, V., Nowaková, J., Xhafa, F., & Barolli, L. (2017). Geometrical and topologicalapproaches to big data. Future Generation Computer Systems, 67, 286–296. URL:https://doi.org/10.1016/j.future.2016.06.005(upcommons.upc.edu).14. Юрчук, І. А. (2014). Метод сталих гомологій топологічного аналізу даних. Наукоємнітехнології, (3)23, 289. URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/7397/8431.15. De Silva, V., Morozov, D., & Vejdemo-Johansson, M. (2011). Dualities in persistent(co)homology. Inverse Problems, 27(12), 124003. URL: https://doi.org/10.1088/0266-5611/27/12/124003.16. Edelsbrunner, H., & Harer, J. (2010). Computational topology: An introduction. AmericanMathematical Society.17. Carlsson, G., & Vejdemo-Johansson, M. (2021). Topological data analysis with applications(1st ed.). Cambridge University Press. URL: https://doi.org/10.1017/9781108975704.18. Snášel, V., Nowaková, J., Xhafa, F., & Barolli, L. (2017). Geometrical and topologicalapproaches to big data. Future Generation Computer Systems, 67, 286–296. URL:https://doi.org/10.1016/j.future.2016.06.005(upcommons.upc.edu).19. Huber, S. (2021). Persistent homology in data science. In P. Haber, T. Lampoltshammer, M.Mayr, & K. Plankensteiner (Eds.), Data Science – Analytics and Applications (pp. 81–88). SpringerFachmedien Wiesbaden. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-658-32182-6_13(OUCI).20. Wong, C.-C., & Vong, C.-M. (2021). Persistent homology based graph convolution networkfor fine-grained 3D shape segmentation. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conferenceon Computer Vision (ICCV), IEEE. URL:https://doi.org/10.1109/ICCV48922.2021.00701(ResearchGate).21. Lum, P. Y., Singh, G., Lehman, A., Ishkanov, T., Vejdemo-Johansson, M., Alagappan, M.,Carlsson, J., & Carlsson, G. (2013). Extracting insights from the shape of complex data usingtopology. Scientific Reports, 3, p. 1236. URL: https://doi.org/10.1038/srep01236.22. van Veen, H. J., Saul, N., Eargle, D., & Mangham, S. W. (2019). Kepler Mapper: A flexiblePython implementation of the Mapper algorithm. Journal of Open Source Software, 4(42), 1315.URL: https://doi.org/10.21105/joss.01315(joss.theoj.org).23. Otter, N., Porter, M. A., Tillmann, U., Grindrod, P., & Harrington, H. A. (2017). A roadmapfor the computation of persistent homology. EPJ Data Science, 6, 17. URL:https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-017-0109-5(SpringerOpen).У статті розглядається топологічний підхід до векторизаціїрастрової графіки з використанням методів симплиціальних комплексів та пошуку сталихгомологій. Основну увагу зосереджено на розробці алгоритму побудови симплиціальнихкомплексів – ефективного інструменту для виявлення структурних та просторових характеристикзображення. Досліджено властивості симплиціальних комплексів у контексті сегментаціїпіксельних даних та розроблено алгоритм формування топологічних структур на основі пікселіврастрового зображення. Запропоновано алгоритм пошуку сталих гомологій. Запропонований підхіддозволяє ефективно аналізувати топологічні зв’язки між пікселями, виокремлювати значущікомпоненти та підвищити точність сегментації зображень. Перспективність результатів полягає впокращенні якості векторизації, особливо у випадках складної геометрії, структурноїнеоднорідності та наявності шуму в даних.Ключові слова: векторизація зображень, симплиціальні комплекси, топологічний аналізданих, сегментація зображень, кластеризація, растрова графіка, TDA, топологічні методи, методсталих гомологій, комплекс Вієторіса-Ріпа
Список використаної літератури1. Zomorodian, A., & Carlsson, G. (2005). Computing persistent homology. Discrete &Computational Geometry, 33(2), 249–274. URL: https://doi.org/10.1007/s00454-004-1146-yOUCI+3ResearchGate+3OUCI+3.2. Edelsbrunner, H., Letscher, D., & Zomorodian, A. (2002). Topological persistence andsimplification. Discrete & Computational Geometry, 28(4), 511–533. URL:https://doi.org/10.1007/s00454-002-2885-2.3. Zomorodian, A. (2010). Fast construction of the Vietoris-Rips complex. Computers &Graphics, 34(3), 263–271. URL: https://doi.org/10.1016/j.cag.2010.03.007.4. Munch, E. (2017). A user’s guide to topological data analysis. Journal of Learning Analytics,4(2), 47–61. URL: https://doi.org/10.18608/jla.2017.42.6.5. Tausz, A., & Carlsson, G. (2011). Homological coordinatization. arXiv. URL:https://arxiv.org/abs/1107.0511arXiv.6. Carlsson, G. (2009). Topology and data. Bulletin of the American Mathematical Society,46(2), 255–308. URL: https://doi.org/10.1090/S0273-0979-09-01249-X.7. Yang, Z., Sun, Y., Liu, S., Shen, C., Jia, J. (2020). Dense RepPoints: Representing visualobjects with dense point sets. In A. Vedaldi, H. Bischof, T. Brox, & J. M. Frahm (Eds.), ComputerVision – ECCV 2020 (Vol. 12366, pp. 226–242). Springer. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-030-58589-1_14.8. Roussel, J.-R., Bourdon, J.-F., Morley, I. D., Coops, N. C., Achim, A. (2023). Vectorial andtopologically valid segmentation of forestry road networks from ALS data. International Journal ofApplied Earth Observation and Geoinformation, 118, 103267. URL:https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103267.9. Edelsbrunner, H., & Harer, J. (2010). Computational topology: An introduction. AmericanMathematical Society.10. Carlsson, G., & Vejdemo-Johansson, M. (2021). Topological data analysis with applications(1st ed.). Cambridge University Press. URL: https://doi.org/10.1017/9781108975704.11. Yesilli, M. C., & Khasawneh, F. A. (2021). Data-driven and automatic surface textureanalysis using persistent homology. In 2021 20th IEEE International Conference on MachineLearning and Applications (ICMLA) (pp. 1350–1356). IEEE. URL:https://doi.org/10.1109/ICMLA52953.2021.00219.12. Corcoran, P., & Jones, C. B. (2023). Topological data analysis for geographical informationscience using persistent homology. International Journal of Geographical Information Science,37(3), 712–745. URL: https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2155654.13. Snášel, V., Nowaková, J., Xhafa, F., & Barolli, L. (2017). Geometrical and topologicalapproaches to big data. Future Generation Computer Systems, 67, 286–296. URL:https://doi.org/10.1016/j.future.2016.06.005(upcommons.upc.edu).14. Юрчук, І. А. (2014). Метод сталих гомологій топологічного аналізу даних. Наукоємнітехнології, (3)23, 289. URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/7397/8431.15. De Silva, V., Morozov, D., & Vejdemo-Johansson, M. (2011). Dualities in persistent(co)homology. Inverse Problems, 27(12), 124003. URL: https://doi.org/10.1088/0266-5611/27/12/124003.16. Edelsbrunner, H., & Harer, J. (2010). Computational topology: An introduction. AmericanMathematical Society.17. Carlsson, G., & Vejdemo-Johansson, M. (2021). Topological data analysis with applications(1st ed.). Cambridge University Press. URL: https://doi.org/10.1017/9781108975704.18. Snášel, V., Nowaková, J., Xhafa, F., & Barolli, L. (2017). Geometrical and topologicalapproaches to big data. Future Generation Computer Systems, 67, 286–296. URL:https://doi.org/10.1016/j.future.2016.06.005(upcommons.upc.edu).19. Huber, S. (2021). Persistent homology in data science. In P. Haber, T. Lampoltshammer, M.Mayr, & K. Plankensteiner (Eds.), Data Science – Analytics and Applications (pp. 81–88). SpringerFachmedien Wiesbaden. URL: https://doi.org/10.1007/978-3-658-32182-6_13(OUCI).20. Wong, C.-C., & Vong, C.-M. (2021). Persistent homology based graph convolution networkfor fine-grained 3D shape segmentation. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conferenceon Computer Vision (ICCV), IEEE. URL:https://doi.org/10.1109/ICCV48922.2021.00701(ResearchGate).21. Lum, P. Y., Singh, G., Lehman, A., Ishkanov, T., Vejdemo-Johansson, M., Alagappan, M.,Carlsson, J., & Carlsson, G. (2013). Extracting insights from the shape of complex data usingtopology. Scientific Reports, 3, p. 1236. URL: https://doi.org/10.1038/srep01236.22. van Veen, H. J., Saul, N., Eargle, D., & Mangham, S. W. (2019). Kepler Mapper: A flexiblePython implementation of the Mapper algorithm. Journal of Open Source Software, 4(42), 1315.URL: https://doi.org/10.21105/joss.01315(joss.theoj.org).23. Otter, N., Porter, M. A., Tillmann, U., Grindrod, P., & Harrington, H. A. (2017). A roadmapfor the computation of persistent homology. EPJ Data Science, 6, 17. URL:https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-017-0109-5(SpringerOpen)
ВИКОРИСТАННЯ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРИ РОЗРОБЦІ СИСТЕМИ МИТТЄВОЇ ПІДТРИМКИ КОРИСТУВАЧІВ НА ОСНОВІ PHP ТА AJAX
No full textThe article reviews andanalyzes existing instant support systems, analyzes user needs and requirements for instant support. As aresult of the analysis, key functions and capabilities that should be available in the system were identified.An instant support system based on the PHP programming language and the use of Ajax technologyto ensure speed and interactivity was designed and developed. The use of these technologies allowed forhigh-speed processing of requests and providing answers without the need to reload the page, whichsignificantly increases the convenience of using the system.The developed instant support system has great potential for use in various industries where it isnecessary to provide fast and high-quality user service. The possibilities for further development andimprovement of the system, in particular through integration with advanced artificial intelligencealgorithms and the development of an adaptive interface, open up new prospects for improving the qualityof service and meeting user needs.Keywords: instant support system, requirements analysis, system development, PHP, JavaScript,Ajax, SQLite DBMS
References1. Stuttard D., Pinto M. The Web Application Hacker's Handbook: Finding and ExploitingSecurity Flaws. NY: Wiley, 2020. 912 c.2. Ballad T., Confer W. Securing PHP Web Applications. MA: Syngress, 2008. 304 c.3. Snyder C., Southwell M., Owad T. PHP Security. CA: O'ReillyMedia, 2005. 428 c.4. Barnett R.C. Preventing Web Attacks with Apache. NJ: Pearson Education, 2006. 448 c.5. Schlossnagle G. Advanced PHP Programming. NJ: Pearson Education, 2004. 224 c.6. Bergmann S., Priebsch S. Foundations of PHP for Web Developers. NY: Apress, 2015. 372c.7. Zandstra M. PHP Objects, Patterns, and Practice. NY: Apress, 2013. 536 c.8. Nixon R. Learning PHP, MySQL & JavaScript. CA: O'Reilly Media, 2018. 832 c.9. McDonald M., McGovern J., et al. Web Security for Developers: Real Threats, PracticalDefense. CA: O'Reilly Media, 2022. 542 c.10. Wenz C. PHP Phrasebook. IN: Addison-Wesley, 2005. 480 c.11. Nixon R. Modern PHP: New Features and Good Practices. CA: O'ReillyMedia, 2015. 268 c.12. Welling L., Thomson L. PHP and MySQL Web Development. CA: Addison-Wesley, 2017.672 c.13. Duckett J. PHP & MySQL: Novice to Ninja. UK: SitePoint, 2017. 690 c.14. Shiflett C. Essential PHP Security. CA: O'Reilly Media, 2005. 100 c.15. Sklar D., Trachtenberg A. PHP Cookbook. CA: O'Reilly Media, 2014. 820 c.16. Bergmann S., Priebsch S. PHPUnit Pocket Guide. CA: O'ReillyMedia, 2005. 120 c.17. Ullman L. PHP and MySQL for Dynamic Web Sites. CA: PeachpitPress, 2017. 696 c.В статті було проведено огляд і аналіз існуючих систем миттєвої підтримки, аналіз потреб та вимогкористувачів щодо миттєвої підтримки. В результаті аналізу були визначені ключові функції таможливості, які мали б бути доступні в системі.Спроектована та розроблена система миттєвої підтримки, яка базується на мові програмуванняPHP та використанні технології Ajax для забезпечення швидкості та інтерактивності. Використанняцих технологій дозволило забезпечити високу швидкість обробки запитів та надання відповідей безпотреби у перезавантаженні сторінки, що суттєво підвищує зручність користування системою.Розроблена система миттєвої підтримки має великий потенціал для використання у різнихгалузях, де необхідно забезпечити швидке та якісне обслуговування користувачів. Можливостіподальшого розвитку та удосконалення системи, зокрема через інтеграцію з розширенимиалгоритмами штучного інтелекту та розробку адаптивного інтерфейсу, відкривають новіперспективи для покращення якості обслуговування та задоволення потреб користувачів.Ключові слова: система миттєвої підтримки, аналіз вимог, розробка системи, PHP, JavaScript,Ajax, СУБД SQLite
Список використаної літератури1. Stuttard D., Pinto M. The Web Application Hacker's Handbook: Finding and ExploitingSecurity Flaws. NY: Wiley, 2020. 912 c.2. Ballad T., Confer W. Securing PHP Web Applications. MA: Syngress, 2008. 304 c.3. Snyder C., Southwell M., Owad T. PHP Security. CA: O'ReillyMedia, 2005. 428 c.4. Barnett R.C. Preventing Web Attacks with Apache. NJ: Pearson Education, 2006. 448 c.5. Schlossnagle G. Advanced PHP Programming. NJ: Pearson Education, 2004. 224 c.6. Bergmann S., Priebsch S. Foundations of PHP for Web Developers. NY: Apress, 2015. 372c.7. Zandstra M. PHP Objects, Patterns, and Practice. NY: Apress, 2013. 536 c.8. Nixon R. Learning PHP, MySQL & JavaScript. CA: O'Reilly Media, 2018. 832 c.9. McDonald M., McGovern J., et al. Web Security for Developers: Real Threats, PracticalDefense. CA: O'Reilly Media, 2022. 542 c.10. Wenz C. PHP Phrasebook. IN: Addison-Wesley, 2005. 480 c.11. Nixon R. Modern PHP: New Features and Good Practices. CA: O'ReillyMedia, 2015. 268 c.12. Welling L., Thomson L. PHP and MySQL Web Development. CA: Addison-Wesley, 2017.672 c.13. Duckett J. PHP & MySQL: Novice to Ninja. UK: SitePoint, 2017. 690 c.14. Shiflett C. Essential PHP Security. CA: O'Reilly Media, 2005. 100 c.15. Sklar D., Trachtenberg A. PHP Cookbook. CA: O'Reilly Media, 2014. 820 c.16. Bergmann S., Priebsch S. PHPUnit Pocket Guide. CA: O'ReillyMedia, 2005. 120 c.17. Ullman L. PHP and MySQL for Dynamic Web Sites. CA: PeachpitPress, 2017. 696 c
ВПРОВАДЖЕННЯ ТЕХНОЛОГІЙ БЛОКЧЕЙН У ПРОЦЕСИ ПУБЛІЧНОГО УПРАВЛІННЯ: ПЕРСПЕКТИВИ ВПРОВАДЖЕННЯ ТА СУЧАСНІ ВИКЛИКИ
No full textThe article explores the integration of blockchain technologies into thepublic administration system of Ukraine as a key element of the countryʼs digitaltransformation. In the context of ongoing reforms aimed at modernising administrativeprocesses and increasing transparency within government institutions, blockchainemerges as an innovative tool grounded in openness, data immutability, anddecentralisation. The authors highlight Ukraineʼs successful initial applications ofblockchain solutions, particularly in the creation of an open land cadastre and theregistration of property rights. These practices contribute to reducing corruption risks,strengthening public trust in government institutions, and ensuring the secure storage ofcritical data. At the same time, the study identifies key challenges that hinder the fullimplementation of this technology. Among them is the insufficient development of digitalinfrastructure, especially in rural areas, where the lack of high-speed internet accessimpedes the effective deployment of blockchain platforms. The article also underscoresthe urgent need for a comprehensive legal framework that will recognise the legal validityof blockchain-based electronic records and provide reliable protection of personal andregistry data from unauthorised access. The paper outlines the potential of blockchaintechnology in enhancing public sector efficiency, suggests directions for further research,and emphasises the importance of cross-sectoral cooperation for the successful adoptionof digital innovations in governance.
REFERENCES1. Hlushchenko, N. (n.d.). Blokcheyn v Ukraini: Shcho tse za tekhnolohiia i chymvona korysna. Retrieved from https://ua.112.ua/statji/blokchein-v-ukraini-shchotse-za-tekhnolohiia-i-chymvona-korysna-417161.html [in Ukrainian].2. Stashchuk, O. V., Tesliuk, S. A., & Kuzmych, I. V. (2022). Perspektyvyvykorystannia tekhnolohii blokcheyn u finansovomu sektori. Ekonomichka tasuspilʼstvo, 40, 3. Retrieved from https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/view/1562/1503 [in Ukrainian].3. Pro virtualʼni aktyvy: Zakon Ukrainy vid 17.02.2022 № 2074-IX: Stanom na15 lystopada 2024 roku. (2022). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2074-20#Text [in Ukrainian].4. Yevtushenko, V. A., Musatova, Yu. M., & Kolisnychenko, D. S. (2018).Vykorystannia tekhnolohii blokcheyn v derzhavnomu upravlinni Ukrainy. InFinansova systema Ukrainy: Aktualʼni pytannia, dosiahnennia ta mozhlyvostirozvytku: Sympozyum (pp. 502–504). Kharkiv. Retrieved fromhttps://www.researchgate.net/profile/Inna-Rudenko [in Ukrainian].5. Nikolaiev, S. O. (2021). Blockchain as a factor of digital transformation ofUkraineʼs economy. Visnyk Sumskogo derzhavnogo universytetu, 2021(2).Retrieved from https://doi.org/10.21272/1817-9215.2021.2-2 [in Ukrainian].6. Nykytiuk, O. (2020). Zastosuvannia blokcheyn-tekhnolohii v elektronnomuuryaduvanni. Mizhnarodni vidnosyny, suspilʼni kommunikatsii ta rehionalʼnistudii, 1(7), 104–111. Retrieved from https://doi.org/10.29038/2524-2679-2020-01-104-111 [in Ukrainian].7. Dziundziuk, V. B., & Dziundziuk, B. V. (2024). Vykorystannia blokcheyntekhnolohii v publichnomu upravlinni nadzvychainymy sytuatsiiamy. Derzhavnebudivnytstvo, 2(36), 207–218. https://doi.org/10.26565/1992-2337-2024-2-16[in Ukrainian].У статті досліджено процес впровадження блокчейнтехнологій у систему державного управління України як ключового елементуцифрової трансформації публічного сектору. У контексті реформ, спрямованихна модернізацію управлінських процесів і підвищення прозорості діяльності органівдержавної влади, блокчейн виступає інноваційним інструментом, що базується напринципах відкритості, незмінності даних і децентралізації. Автори звертаютьувагу на вже реалізовані кейси в Україні – зокрема, створення відкритогоземельного кадастру та використання блокчейн-рішень для реєстрації прав власності. Такі ініціативи дозволяють зменшити рівень корупційних ризиків,підвищити довіру громадян до державних інституцій і забезпечити надійністьзберігання інформації. Разом із тим, у статті визначено основні виклики, щостримують повноцінну імплементацію цієї технології. Серед них – недостатнійрівень цифрової інфраструктури, особливо у сільській місцевості, де відсутністьдоступу до швидкісного інтернету унеможливлює повноцінне функціонуванняблокчейн-платформ. Крім того, наголошено на необхідності розробки тавпровадження відповідної нормативно-правової бази, яка надаватиме юридичнусилу електронним записам на блокчейні та забезпечить надійний захистперсональних і реєстрових даних від несанкціонованого доступу. У статтіокреслено перспективи використання блокчейну в державному управлінні,визначено напрямки подальших досліджень і підкреслено важливістьміжсекторальної взаємодії для ефективного впровадження цифрових інновацій.
ДЖЕРЕЛА ТА ЛІТЕРАТУРА1. Глущенко Н. Блокчейн в Україні: Що це за технологія і чим вона корисна.URL: https://ua.112.ua/statji/blokchein-v-ukraini-shcho-tse-za-tekhnolohiia-ichymvona-korysna-417161.html.2. Стащук О. В., Теслюк С. А., Кузьмич І. В. Перспективи використаннятехнології блокчейн у фінансовому секторі. Економічка та суспільство.2022. № 40. С. 3. https://economyandsociety.in.ua/index.php/journal/article/view/1562/1503.3. Про віртуальні активи : Закон України від 17.02.2022 № 2074-IX : станом на15 листоп. 2024 р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2074-20#Text.4. Євтушенко В. А., Мусатова Ю. М., Колісниченко Д. С. Використаннятехнології блокчейн в державному управлінні Україні. Фінансова системаУкраїни: актуальні питання, досягнення та можливості розвитку :Симпозіум, м. Харків, 22 листоп. 2018 р. Харків, 2018. С. 502–504. URL:https://www.researchgate.net/profile/Inna-Rudenko.5. Ніколаєв С. О. Блокчейн як фактор цифрової трансформації економікиУкраїни. Вісник Сумського державного університету. 2021. Т. 2021. № 2.URL: https://doi.org/10.21272/1817-9215.2021.2-2.6. Нікітюк O. Застосування блокчейн-технології в електронному урядуванні.Міжнародні відносини, суспільні комунікації та регіональні студії. 2020.№ 1 (7). С. 104–111. URL: https://doi.org/10.29038/2524-2679-2020-01-104-111.7. Дзюндзюк В. Б., Дзюндзюк Б. В. Використання блокчейн-технологій впублічному управлінні надзвичайними ситуаціями. Державне будівництво.2024. № 2 (36). С. 207–218. DOI: https://doi.org/10.26565/1992-2337-2024-2-1
КОНСУЛЬТАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНА ПІДТРИМКА ОМС У ПИТАННЯХ БЕЗПЕЧНОГО ОСВІТНЬОГО СЕРЕДОВИЩА
No full textThe article provides a theoretical and practical justification of theessence of consulting and analytical support for local governments in the field of a safeeducational environment in the context of the transformation of the public administrationsystem. It is determined that effective provision of security in the educational spacerequires not only administrative decisions, but also systematic analytical support, whichincludes the collection, processing and interpretation of information for strategicplanning, risk monitoring and making informed management decisions. It is proven thatconsulting and analytical support is a tool for implementing state policy in the field ofeducation, which combines analytical, regulatory, communication and humanitariancomponents, contributing to the formation of a culture of trust, responsibility andtransparency in the interaction of authorities and the community. Attention is focused onthe importance of the regulatory framework, in particular the Laws of Ukraine «OnEducation», «On Local Self-Government in Ukraine» and the Concept «New UkrainianSchool», which determine the legal framework for the activities of local governments inthe field of educational security. It is emphasized that the development of consulting andanalytical support at the local level allows not only to increase the management capacityof communities, but also to create conditions for the introduction of digital monitoringtools, risk assessment and coordination of actions in crisis situations. It is substantiatedthat the effective functioning of analytical structures contributes to the development of apartnership model of governance, within which decisions are made on the basis ofevidence-based information, legal norms and social interaction. Special attention is paidto the humanitarian aspect of consulting activities, which ensures the psychologicalstability of educators, the development of managersʼ competencies and the strengtheningof the role of the community in the formation of a safe educational space. It is concludedthat consulting and analytical support is a strategic resource of public administration,which forms a holistic system of evidence-based, normative and human-centeredprovision of education safety in Ukraine.
REFERENCES1. Hladyshko, Ye. (2025). Polityka bezpechnoho osvitnoho seredovyshcha vzakladakh serednoi osvity: rezultaty otsiniuvannia [Policy of a safe educationalenvironment in secondary education institutions: Evaluation results]. VisnykKyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. Sotsialnarobota – Bulletin of Taras Shevchenko National University of Kyiv. Social Work,1(10), 16–24. Retrieved fromhttps://visnyk.soch.robota.knu.ua/index.php/journal/article/view/247/146[in Ukrainian].2. Hnatiuk, O. V. (2024). Stvorennia bezpechnoho osvitnoho seredovyshcha vumovakh voiennoho stanu – priorytetne zavdannia derzhavy [Creating a safeeducational environment under martial law as a priority task of the state].Bezpekova sytuatsiia v Ukraini v umovakh viiny: stan, zahrozy, napriamyzabezpechennia bezpeky – Security situation in Ukraine under war conditions:State, threats, and security provision directions. Proceedings of the All-UkrainianScientific and Practical Conference (Kyiv, September 27, 2024) (pp. 91–94).Vinnytsia: Tvory. Retrieved fromhttps://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/743610/1/Текст.pdf [in Ukrainian].3. Danylenko, L. I., & Larina, N. B. (2022). Zabezpechennia publichnohoupravlinnia zakladamy osvity v terytorialnykh hromadakh [Ensuring publicadministration of educational institutions in territorial communities]. Aspektypublichnoho upravlinnia – Aspects of Public Administration, 10(4), 39–45.Retrieved from https://aspects.org.ua/index.php/journal/article/view/951/927[in Ukrainian].4. Zakhorolska, V. M. (2022). Upravlinnia osvitoiu v Ukraini: sutnist, osnovniponiattia i kharakterystyky [Education management in Ukraine: Essence, basicconcepts and characteristics]. Vcheni zapysky TNU imeni V. I. Vernadskoho.Seriia: Publichne upravlinnia ta administruvannia – Scientific Notes of V. I.Vernadsky Taurida National University. Series: Public Administration, 33(72), 3,6–75. Retrieved fromhttps://www.pubadm.vernadskyjournals.in.ua/journals/2022/3_2022/12.pdf [inUkrainian].5. Kabinet Ministriv Ukrainy. (2016). Kontseptsiia realizatsii derzhavnoi polityky usferi reformuvannia zahalnoi serednoi osvity «Nova ukrainska shkola» na perioddo 2029 roku [Concept for implementing state policy on reforming generalsecondary education “New Ukrainian School” until 2029]. Order № 988-р(December 14, 2016). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/988-2016-р#Text [in Ukrainian].6. Mykhatska, A. V., & Yakovenko, I. V. (2024). Transformatsiini aspekty systemyderzhavno-hromadskoho upravlinnia osvitoiu v suchasnykh umovakh[Transformational aspects of the system of state–public education management inmodern conditions]. Derzhavne upravlinnia: udoskonalennia ta rozvytok – PublicAdministration: Improvement and Development, 1, 1–24. Retrieved fromhttps://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/50269/1/A_Mykhatska_DUUR_1_2024_FEU.pdf [in Ukrainian].7. Ohar, N. V. (2025). Formuvannia bezpechnoho osvitnoho seredovyshchazakladiv zahalnoi serednoi osvity: publichno-upravlinskyi aspekt [Formation of asafe educational environment in general secondary education institutions:A public administration perspective]. Visnyk pisliadyplomnoi osvity – Bulletin ofPostgraduate Education, Series “Social and Behavioral Sciences; Managementand Administration”, 31(60), 279–303. Retrieved fromhttp://umo.edu.ua/images/content/nashi_vydanya/visnyk_PO/31_60_2025/admin/Bulletin_31_60_sciences_Social_and_Behav_Manag_Admin_Nina%20Ohar.pdf [in Ukrainian].8. Osvitnii protses v umovakh viiny ta u povoiennyi period: vyklyky, pravyla,perspektyvy [Educational process during the war and in the post-war period:Challenges, rules, and prospects]. (2024). Proceedings of the All-Ukrainianscientific and pedagogical advanced training (March 4 – April 14, 2024). Lviv;Toruń: Liha-Pres. Retrieved fromhttps://cuesc.org.ua/images/informlist/Макет%20advanced_training_UDU.pdf[in Ukrainian].9. Verkhovna Rada of Ukraine. (1997). Pro mistseve samovriaduvannia v Ukraini[On local self-government in Ukraine]. Law of Ukraine № 280/97-VR (May 21,1997). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/280/97-%D0%B2%D1%80#Text [in Ukrainian].10. Verkhovna Rada of Ukraine. (2017). Pro osvitu [On education]. Law of Ukraine№ 2145-VIII (September 5, 2017). Retrieved fromhttps://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2145-19#Text [in Ukrainian].11. Syzon, V. H. (2019). Zarubizhnyi dosvid upravlinnia osvitoiu na mistsevomurivni [Foreign experience of education management at the local level]. Ekspert:paradyhmy yurydychnykh nauk i derzhavnoho upravlinnia – Expert: Paradigmsof Legal Sciences and Public Administration, 4(6), 209–219. Retrieved fromhttps://journals.maup.com.ua/index.php/expert/article/view/1623/2564 [inUkrainian].12. Suprun, V. V. (2025). Publichne upravlinnia osvitnoiu haluzziu Ukrainy ukonteksti yevropeiskoi intehratsii [Public administration of Ukraine’s educationsector in the context of European integration]. Visnyk pisliadyplomnoi osvity –Bulletin of Postgraduate Education, Series “Social and Behavioral Sciences;Management and Administration”, 32(61), 364–388. Retrieved fromhttp://umo.edu.ua/images/content/nashi_vydanya/visnyk_PO/32_61_25/Admin/Bulletin_32_61_sciences_Social_and_Behav_Manag_Admin_Vyacheslav%20Suprun.pdf [in Ukrainian].13. Shorobura, I. M. (2021). Osoblyvosti vprovadzhennia derzhavno-hromadskohoupravlinnia orhanamy vlady u sferi osvity [Features of implementing state–publicgovernance by authorities in the field of education]. Pedahohika formuvanniatvorchoi osobystosti u vyshchii i zahalnoosvitnii shkolakh – Pedagogy of CreativePersonality Formation in Higher and General Education Schools, 75(3), 27–32.Retrieved from http://pedagogy-journal.kpu.zp.ua/archive/2021/75/part_3/7.pdf[in Ukrainian].14. Yakymenko, S. V., & Pidlepian, N. O. (2022). Zaprovadzhennia modeliupravlinnia osvitoiu na rivni terytorialnoi hromady [Implementation of aneducation management model at the territorial community level]. VisnykDniprovskoi akademii neperervnoi osvity. Seriia: Publichne upravlinnia taadministruvannia – Bulletin of the Dnipro Academy of Continuing Education.Series: Public Administration, 2(3), 14–19 [in Ukrainian].У статті здійснено теоретичне й практичне обґрунтуваннясутності консультаційно-аналітичної підтримки органів місцевогосамоврядування у сфері безпечного освітнього середовища в умовахтрансформації системи публічного управління. Визначено, що ефективнезабезпечення безпеки освітнього простору потребує не лише адміністративнихрішень, а й системного аналітичного супроводу, який охоплює збирання,оброблення та інтерпретацію інформації для стратегічного планування,моніторингу ризиків і прийняття обґрунтованих управлінських рішень. Доведено,що консультаційно-аналітична підтримка є інструментом реалізації державноїполітики у сфері освіти, який поєднує аналітичну, нормативно-правову,комунікаційну та гуманітарну складові, сприяючи формуванню культури довіри,відповідальності й прозорості у взаємодії влади та громади. Акцентовано увагу назначенні нормативної бази, зокрема Законів України «Про освіту», «Про місцевесамоврядування в Україні» та Концепції «Нова українська школа», які визначаютьправові рамки діяльності органів місцевого самоврядування у сфері освітньоїбезпеки. Підкреслено, що розвиток консультаційно-аналітичної підтримки намісцевому рівні дозволяє не лише підвищити управлінську спроможність громад, ай створити умови для запровадження цифрових інструментів моніторингу, оцінкиризиків і координації дій у кризових ситуаціях. Обґрунтовано, що ефективнефункціонування аналітичних структур сприяє розбудові партнерської моделіврядування, у межах якої рішення приймаються на основі доказової інформації,правових норм і соціальної взаємодії. Особлива увага приділяється гуманітарномуаспекту консультаційної діяльності, який забезпечує психологічну стійкість освітян, розвиток компетентностей управлінців і посилення ролі громади уформуванні безпечного освітнього простору. Зроблено висновок, щоконсультаційно-аналітична підтримка є стратегічним ресурсом публічногоуправління, який формує цілісну систему доказового, нормативного йлюдиноцентричного забезпечення безпеки освіти в Україні.
ДЖЕРЕЛА ТА ЛІТЕРАТУРА1. Гладишко Є. Політика безпечного освітнього середовища в закладахсередньої освіти: результати оцінювання. Вісник Київського національногоуніверситету імені Тараса Шевченка. Соціальна робота. 2025. Вип. 1(10).С. 16–24. URL:https://visnyk.soch.robota.knu.ua/index.php/journal/article/view/247/146.2. Гнатюк О. В. Створення безпечного освітнього середовища в умовахвоєнного стану – пріоритетне завдання держави. Безпекова ситуація вУкраїні в умовах війни: стан, загрози, напрями забезпечення безпеки :матеріали Всеукр. наук.-практ. конф. (м. Київ, 27 верес. 2024 р.). Вінниця,2024. С. 91–94. URL: https://lib.iitta.gov.ua/id/eprint/743610/1/Текст.pdf.3. Даниленко Л. І., Ларіна Н. Б. Забезпечення публічного управліннязакладами освіти в територіальних громадах. Аспекти публічногоуправління. 2022. Т. 10, № 4. С. 39–45. URL:https://aspects.org.ua/index.php/journal/article/view/951/927.4. Захорольська В. М. Управління освітою в Україні: сутність, основні поняттяі характеристики. Вчені записки ТНУ імені В. І. Вернадського. Серія:Публічне управління та адміністрування. 2022. Т. 33 (72), № 3. С. 6–75.URL:https://www.pubadm.vernadskyjournals.in.ua/journals/2022/3_2022/12.pdf.5. Концепція реалізації державної політики у сфері реформування загальноїсередньої освіти «Нова українська школа» на період до 2029 року :розпорядження Кабінету Міністрів України від 14 груд. 2016 р. № 988-р.URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/988-2016-р#Text.6. Михацька А. В., Яковенко І. В. Трансформаційні аспекти системи державногромадського управління освітою в сучасних умовах. Державне управління:удосконалення та розвиток. 2024. № 1. С. 1–24. URL:https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/50269/1/A_Mykhatska_DUUR_1_2024_FEU.pdf.7. Огар Н. В. Формування безпечного освітнього середовища закладівзагальної середньої освіти: публічно-управлінський аспект. Вісникпіслядипломної освіти : зб. наук. пр. Серія «Соціальні та поведінкові науки;Управління та адміністрування». 2025. Вип. 31(60). С. 279–303. URL:http://umo.edu.ua/images/content/nashi_vydanya/visnyk_PO/31_60_2025/admin/Bulletin_31_60_sciences_Social_and_Behav_Manag_Admin_Nina%20Ohar.pdf.8. Освітній процес в умовах війни та у повоєнний період: виклики, правила,перспективи : матеріали всеукр. наук.-пед. підвищення кваліфікації (4 берез.– 14 квіт. 2024 р.). Львів; Торунь : Liha-Pres, 2024. 368 с. URL:https://cuesc.org.ua/images/informlist/Макет%20advanced_training_UDU.pdf.9. Про місцеве самоврядування в Україні : Закон України від 21 трав. 1997 р.№ 280/97-ВР. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/280/97-%D0%B2%D1%80#Text.10. Про освіту : Закон України від 5 верес. 2017 р. № 2145-VIII. URL:https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2145-19#Text.11. Сизон В. Г. Зарубіжний досвід управління освітою на місцевому рівні.Експерт: парадигми юридичних наук і державного управління. 2019. Вип.4(6). С. 209–219. URL:https://journals.maup.com.ua/index.php/expert/article/view/1623/2564.12. Супрун В. В. Публічне управління освітньою галуззю України у контекстієвропейської інтеграції. Вісник післядипломної освіти : зб. наук. пр. Серія«Соціальні та поведінкові науки; Управління та адміністрування». 2025.Вип. 32(61). С. 364–388. URL:http://umo.edu.ua/images/content/nashi_vydanya/visnyk_PO/32_61_25/Admin/Bulletin_32_61_sciences_Social_and_Behav_Manag_Admin_Vyacheslav%20Suprun.pdf.13. Шоробура І. М. Особливості впровадження державно-громадськогоуправління органами влади у сфері освіти. Педагогіка формування творчоїособистості у вищій і загальноосвітній школах. 2021. Вип. 75, Т. 3. С. 27–32. URL: http://pedagogy-journal.kpu.zp.ua/archive/2021/75/part_3/7.pdf.14. Якименко С. В., Підлепян Н. О. Запровадження моделі управління освітоюна рівні територіальної громади. Вісник Дніпровської академії неперервноїосвіти. Серія: Публічне управління та адміністрування. 2022. Вип. 2(3). С.14–19
АГЕНТНО-ОРІЄНТОВАНЕ ТА СИСТЕМНО-ДИНАМІЧНЕ МОДЕЛЮВАННЯ В УПРАВЛІННІ СКЛАДНИМИ СИСТЕМАМИ
No full textThe article is devoted to thecreation of agent-oriented and system-dynamic models, and means of developing compatible problemsolvers of intelligent systems capable of solving complex problems. The main problem considered in thework is the low consistency of the principles underlying the implementation of various models of problemsolving. As a result, it is significantly difficult to simultaneously use different models of problem solvingin a single system during the execution of the same complex task, it is practically impossible to reusetechnical solutions implemented in any system, in addition, there are actually no complex methods andtools capable of ensure the process of developing problem solvers at all stages. It is proposed as a basis forsolving the problem of the compatibility of problem solvers to implement a multi-agent approach, and todivide the process of solving any problem into logically atomic actions that will ensure the compatibilityand modifiability of the solvers. It is proposed to consider the solver as a hierarchical system consisting ofseveral interconnected levels, which allows for the possibility of independent design, debugging andverification of components of different levels. The proposed models, methods and tools were used in thedevelopment of a number of protot prescription product types of intelligent educational systems, as well asa prototype of the automation system of on.
Keywords: automated design system, modeling, task solver, intelligent agent, database
List of used literature:1. Бідніченко О. Г. Сучасні тенденції розвитку систем автоматизованого комп’ютерногомоделювання. Управління розвитком складних систем. 2022. № 49. С. 59-65.URL: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2022.49.59-65.2. Discrete-event System Simulation / J. Banks et al. 5th ed. Pearson, 2009. 648 p.3. Kim S., Chen D. Virtual Reality Simulations in Control Systems Education: A Case Study.IEEE Transactions on Education. 2019. Vol. 62(4). P. 309-316.4. A Labview-based Remote Laboratory Experiments for Control Engineering Education /M. Stefanovic et al. Computer Applications in Engineering Education. 2011. Vol. 19 (3). P. 538-549.URL: https://doi.org/10.1002/cae.20334.5. Chen L., Li S. Adaptive E-Learning System for Control Engineering Education Based on ItemResponse Theory. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 60745-60754.6. Garcia M., Lopez G. Evaluating the Quality of Computer Models in Control SystemsEngineering Education. Journal of Engineering Education. 2020. Vol. 109(1). P.48-69.7. Suarez R., Bermudez N. Challenges in Real-Time Simulation for Engineering Education.International Journal of Electrical Engineering Education. 2018. Vol. 55(3). P. 237-253.8. Kim C., Chen J. Virtual Reality Applications in Engineering Education: A Review. Journal ofProfessional Issues in Engineering Education and Practice. 2019. Vol. 145(1). P. 04018014.9. Chen L., Li S. Adaptive E-Learning System for Control Engineering Education Based on ItemResponse Theory. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 60745-60754.10. Smith D., Brown T. Artificial Intelligence in Control Systems Education: A Review and CaseStudy. IEEE Transactions on Education. 2021. Vol. 64(1). P. 26-36.URL: https://doi.org/10.3389/fsufs.2021.756584/11. Actor Pilgrim system. URL: http://simulation.su/static/actor-pilgrim-full-info.html (date ofaccess 13.10.2024).12. Three-dimensional Trajectories and Network Analyses of Group Behaviour Within ChimneySwift Flocks During Approaches to the Roost / D. J. Evangelista et al. Royal Society B: BiologicalSciences. 2017. Vol. 284, no 1849. URL: https://doi.org/10.1098/rspb.2016.2602.13. Williams R. J., Zipser D. A Learning Algorithm for Continually Running Fully RecurrentNeural Networks. Neural computation. 1989. Vol. 1. P. 270-280.14. Hoshen Y. Vain: Attentional Multi-agent Predictive Modeling. 31st Conference on NeuralInformation Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA. 2017. P. 2701-2711.15. Ha S., Jeong H. Uncovering Hidden Interactions in Complex Systems Using Deep Learning.Scientific Reports. 2021. No 12804. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-021-91878-w.У статтізапропоновано використовувати мультиагентний підхід для вирішення проблеми сумісностірозв’язувачів завдань. Рекомендовано розглядати вирішувач як ієрархічну систему, яка складаєтьсяз кількох взаємопов’язаних рівнів, що дозволяє забезпечити можливість незалежного проєктування,налагодження та верифікації компонентів різних рівнів. Запропоновані моделі, методики та засобивикористані при розробці ряду прототипів інтелектуальних систем навчального призначення, атакож прототипу системи автоматизації рецептурного виробництва.
Ключові слова: система автоматизованого проєктування, моделювання, вирішувач завдань,інтелектуальний агент, база даних
Список використаної літератури:1. Бідніченко О. Г. Сучасні тенденції розвитку систем автоматизованого комп’ютерногомоделювання. Управління розвитком складних систем. 2022. № 49. С. 59-65.URL: https://doi.org/10.32347/2412-9933.2022.49.59-65.2. Discrete-event System Simulation / J. Banks et al. 5th ed. Pearson, 2009. 648 p.3. Kim S., Chen D. Virtual Reality Simulations in Control Systems Education: A Case Study.IEEE Transactions on Education. 2019. Vol. 62(4). P. 309-316.4. A Labview-based Remote Laboratory Experiments for Control Engineering Education /M. Stefanovic et al. Computer Applications in Engineering Education. 2011. Vol. 19 (3). P. 538-549.URL: https://doi.org/10.1002/cae.20334.5. Chen L., Li S. Adaptive E-Learning System for Control Engineering Education Based on ItemResponse Theory. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 60745-60754.6. Garcia M., Lopez G. Evaluating the Quality of Computer Models in Control SystemsEngineering Education. Journal of Engineering Education. 2020. Vol. 109(1). P.48-69.7. Suarez R., Bermudez N. Challenges in Real-Time Simulation for Engineering Education.International Journal of Electrical Engineering Education. 2018. Vol. 55(3). P. 237-253.8. Kim C., Chen J. Virtual Reality Applications in Engineering Education: A Review. Journal ofProfessional Issues in Engineering Education and Practice. 2019. Vol. 145(1). P. 04018014.9. Chen L., Li S. Adaptive E-Learning System for Control Engineering Education Based on ItemResponse Theory. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 60745-60754.10. Smith D., Brown T. Artificial Intelligence in Control Systems Education: A Review and CaseStudy. IEEE Transactions on Education. 2021. Vol. 64(1). P. 26-36.URL: https://doi.org/10.3389/fsufs.2021.756584/11. Actor Pilgrim system. URL: http://simulation.su/static/actor-pilgrim-full-info.html (date ofaccess 13.10.2024).12. Three-dimensional Trajectories and Network Analyses of Group Behaviour Within ChimneySwift Flocks During Approaches to the Roost / D. J. Evangelista et al. Royal Society B: BiologicalSciences. 2017. Vol. 284, no 1849. URL: https://doi.org/10.1098/rspb.2016.2602.13. Williams R. J., Zipser D. A Learning Algorithm for Continually Running Fully RecurrentNeural Networks. Neural computation. 1989. Vol. 1. P. 270-280.14. Hoshen Y. Vain: Attentional Multi-agent Predictive Modeling. 31st Conference on NeuralInformation Processing Systems (NIPS 2017), Long Beach, CA, USA. 2017. P. 2701-2711.15. Ha S., Jeong H. Uncovering Hidden Interactions in Complex Systems Using Deep Learning.Scientific Reports. 2021. No 12804. URL: https://doi.org/10.1038/s41598-021-91878-w
ІНТЕГРАЦІЯ МЕТОДІВ ОПТИМІЗАЦІЇ ПРОЦЕСІВ ДЛЯ ЗНИЖЕННЯ ЗАТРИМКИ В РОЗПОДІЛЕНИХ ХМАРНИХ СИСТЕМАХ
No full textThis article explores the integration of processoptimization methods to address latency challenges in distributed cloud systems. The research focuses onenhancing cloud infrastructure performance by developing adaptive algorithms for resource management anddynamic routing. The proposed methods incorporate real-time decision-making capabilities to allocateresources and manage traffic efficiently, resulting in a significant latency reduction of 30-40% compared toconventional approaches.The study outlines the design and implementation of optimization models and provides a detailed analysisof their effectiveness through simulation experiments. The results demonstrate that the methods reduce delaysand improve resource utilization and overall system throughput. Practical applications include optimized cloudoperations for service providers and enhanced user satisfaction due to improved service quality.Additionally, the research highlights the potential for future advancements by further integrating machinelearning and artificial intelligence to refine predictive capabilities and automation in resource management.These developments open new avenues for innovation in cloud system administration and monitoring.
Keywords: cloud systems, process optimization, latency reduction, adaptive algorithms, resourcemanagement, dynamic routing, distributed computing, machine learning
List of used literature:1. Hwang, K., Fox, G. C., & Dongarra, J. (2013). Distributed and Cloud Computing: From ParallelProcessing to the Internet of Things. Morgan Kaufmann.2. Armbrust, M., Stoica, I., Zaharia, M., & Fox, A. (2010). A view of cloud computing.Communications of the ACM, 53(4), 50-58.3. Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters.Communications of the ACM, 51(1), 107-113.4. Buyya, R., Yeo, C. S., & Venugopal, S. (2008). Market-oriented cloud computing: Vision, hype,and reality for delivering IT services as computing utilities. Proceedings of the 10th IEEE InternationalConference on High Performance Computing and Communications, 5-13.5. Zhan, Z., & Huo, H. (2015). Process optimization in cloud computing environments usingworkflow scheduling techniques. Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications,4(1), 1-12.6. Ghaffari, A., Jenab, K., & Moslehpour, S. (2019). An overview of process optimization methodsin cloud computing environments. Procedia Computer Science, 159, 1686-1693.7. Dastjerdi, A. V., & Buyya, R. (2016). Fog Computing: Helping the Internet of Things Realize itsPotential. Morgan Kaufmann.8. Calheiros, R. N., Ranjan, R., Beloglazov, A., De Rose, C. A., & Buyya, R. (2011). CloudSim: Atoolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resourceprovisioning algorithms. Software: Practice and Experience, 41(1), 23-50.Ця стаття досліджує інтеграціюметодів оптимізації процесів для вирішення проблем затримки в розподілених хмарних системах.Дослідження спрямоване на підвищення продуктивності хмарної інфраструктури шляхом розробкиадаптивних алгоритмів управління ресурсами та динамічної маршрутизації. Запропоновані методивключають можливості прийняття рішень у реальному часі для ефективного розподілу ресурсів тауправління трафіком, що дозволяє досягти значного зниження затримки на 30–40% у порівнянні зтрадиційними підходами.
Ключові слова: хмарні системи, оптимізація процесів, зниження затримки, адаптивні алгоритми,управління ресурсами, динамічна маршрутизація, розподілені обчислення, машинне навчання
Список використаної літератури:1. Hwang, K., Fox, G. C., & Dongarra, J. (2013). Distributed and Cloud Computing: From ParallelProcessing to the Internet of Things. Morgan Kaufmann.2. Armbrust, M., Stoica, I., Zaharia, M., & Fox, A. (2010). A view of cloud computing.Communications of the ACM, 53(4), 50-58.3. Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters.Communications of the ACM, 51(1), 107-113.4. Buyya, R., Yeo, C. S., & Venugopal, S. (2008). Market-oriented cloud computing: Vision, hype,and reality for delivering IT services as computing utilities. Proceedings of the 10th IEEE InternationalConference on High Performance Computing and Communications, 5-13.5. Zhan, Z., & Huo, H. (2015). Process optimization in cloud computing environments usingworkflow scheduling techniques. Journal of Cloud Computing: Advances, Systems and Applications,4(1), 1-12.6. Ghaffari, A., Jenab, K., & Moslehpour, S. (2019). An overview of process optimization methodsin cloud computing environments. Procedia Computer Science, 159, 1686-1693.7. Dastjerdi, A. V., & Buyya, R. (2016). Fog Computing: Helping the Internet of Things Realize itsPotential. Morgan Kaufmann.8. Calheiros, R. N., Ranjan, R., Beloglazov, A., De Rose, C. A., & Buyya, R. (2011). CloudSim: Atoolkit for modeling and simulation of cloud computing environments and evaluation of resourceprovisioning algorithms. Software: Practice and Experience, 41(1), 23-50
АНАЛІЗ СПОСОБІВ ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ МОНІТОРИНГУ ЗАХИЩЕНОЇ ІТ-ІНФРАСТРУКТУРИ
No full textThe article is dedicated to the analysis of various ways of applying artificial intelligencefor monitoring the protected IT infrastructure. The modern world is undergoing rapid technologicaltransformation, where information technologies play a key role in the functioning of almost all aspects ofour lives. Information technology infrastructure becomes not only critically important for supportingbusinesses and organizations but also determines the convenience and efficiency of using and developingdigital services in the modern world. Ensuring the continuity and optimal functioning of IT infrastructureis of paramount importance for businesses, organizations, and society as a whole. In this regard, theapplication of artificial intelligence for monitoring and supporting IT infrastructure proves to be a powerfultool for predicting, detecting, and resolving issues before they strengthen and affect efficiency. Today’s ITinfrastructure is becoming increasingly complex and voluminous, requiring constant monitoring to timelyrespond to possible failures or malfunctions that may lead to disruptions in work, financial losses, or eventhreats to data security. In this context, the application of artificial intelligence becomes crucial as it canprovide fast, accurate, and forecasted solutions based on the analysis of a vast amount of data and previouspatterns of failures.Keywords: vulnerabilities, IT infrastructure monitoring, cybersecurity, artificial intelligence
References1. Cisco Secure Network Analytics (formerly Stealthwatch) At-a-Glance. URL:https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/security/stealthwatch/ secure-network-analyticsaag.html2. Darktrace DETECT | Autonomous Threat Detection. Darktrace | The Essential AICybersecurity Platform. URL: https://www.darktrace.com/products/detect3. Vectra AI | Cybersecurity AI That Stops Attacks Others Canât. Vectra AI | CybersecurityAI That Stops Attacks Others CanâTMt. URL: https://www.vectra.ai4. Uraikul V., Chan C. W., Tontiwachwuthikul P. Artificial intelligence for monitoring andsupervisory control of process systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2007.Vol. 20, no. 2. P. 115–131. URL: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2006.07.0025. Using a multi-agent system and artificial intelligence for monitoring and improving thecloud performance and security / D. Grzonka et al. Future Generation Computer Systems. 2018. Vol.86. P. 1106–1117. URL: https://doi.org/10.1016/j.future.2017.05.0466. US9886955B1 - Artificial intelligence for infrastructure management - Google Patents.Google Patents. URL: https://patents.google.com/patent/US9886955B1/en7. Reddy Yeruva A. Monitoring Data Center Site Infrastructure Using AIOPS Architecture.Eduvest – Journal of Universal Studies. 2023. Vol. 3, no. 1. P. 265–277. URL:https://doi.org/10.36418/eduvest.v3i1.7328. Dong W. AIOps Architecture in Data Center Site Infrastructure Monitoring. ComputationalIntelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 2022. P. 1–12. URL:https://doi.org/10.1155/2022/19889909. McMillan L., Varga L. A review of the use of artificial intelligence methods in infrastructuresystems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022. Vol. 116. P. 105472. URL:https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.10547210. Катков Ю. І., Березовська Ю. В., Заднепрянець О. Ю. Дослідження способівзастосування штучного інтелекту для моніторингу ІТ-інфраструктури. Актуальні проблемикібербезпеки: матеріали Всеукр. науково-практ. конф., м. Київ, 27 жовтня 2023. Київ, 2023.С. 121–122.11. Bazzell, M. (2021). Open Source Intelligence Techniques: Resources for Searching andAnalyzing Online Information (9th ed.). IntelTechniques.12. Rid, T. (2020). Active Measures: The Secret History of Disinformation and PoliticalWarfare. Farrar, Straus and Giroux.13. Hulnick A. S. What's wrong with the Intelligence Cycle. Intelligence and National Security.2006. Vol. 21, no. 6. P. 959–979. URL: https://doi.org/10.1080/0268452060104629114. Salganik, M. J. (2018). Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton UniversityPress.15. Monroe B. L., Colaresi M. P., Quinn K. M. Fightin' Words: Lexical Feature Selection andEvaluation for Identifying the Content of Political Conflict. Political Analysis. 2008. Vol. 16, no. 4.P. 372–403. URL: https://doi.org/10.1093/pan/mpn01816. NATO. (2022). NATO Open Source Intelligence Handbook. NATO Intelligence Division.URL: https://www.nato.int17. Kruschwitz, U., & Hull, R. (2017). Searching the Enterprise. Foundations and Trends® inInformation Retrieval, 11(1), 1–142. URL: https://doi.org/10.1561/1500000050.18. Lazer, D., Pentland, A. S., Adamic, L., Aral, S., Barabási, A.-L., Brewer, D., ... & VanAlstyne, M. (2009). Life in the network: The coming age of computational social science. Science,323(5915), 721–723. URL: https://doi.org/10.1126/science.116774219. Europol. (2023). Internet Organised Crime Threat Assessment (IOCTA). URL:https://www.europol.europa.eu20. Graphika. (2023). Network Analysis Reports. URL: https://www.graphika.com21. OSINT Framework. URL: https://osintframework.com/22. Функціональна стійкість інформаційних мереж при наявності обмеженої апріорноїінформації про надійність / Ю. Березовська та ін. Зв’язок. 2020. № 6(148). С. 42–46.23. Березовська Ю. Інформаційні системи безперервного використання з часовимрезервуванням. Сучасні досягнення компанії Hewlett Packard Enterprise в галузі IT та новіможливості їх вивчення і застосування : тези доп. Міжнар. науково-практ. конф., м. Київ, 16груд. 2020 р. Київ, 2020. С. 6–8.Стаття присвячена питанню аналізу різноманітнихспособів застосування штучного інтелекту для покращення моніторингу захищеної ІТінфраструктури. Сучасний світ переживає стрімке технологічне перетворення, де інформаційнітехнології відіграють ключову роль у функціонуванні практично всіх аспектів нашого життя. ІТінфраструктура сьогодення стає все більш складною та об’ємною, вимагаючи постійногомоніторингу, щоб вчасно реагувати на можливі збої чи неполадки, які можуть призвести до перерву роботі, фінансових втрат та загроз для безпеки даних. Тому ІТ-інфраструктура стає не тількикритично важливою для підтримки бізнесу та організацій, але й визначає зручність й ефективністьвикористання та розвиток цифрових послуг у сучасному світі. Забезпечення безперебійності таоптимального функціонування ІТ-інфраструктури стає завданням надзвичайної важливості длябізнесу та організацій, а також для суспільства в цілому. У зв’язку з цим, застосування штучногоінтелекту для покращення моніторингу та підтримки ІТ-інфраструктури виявляється потужнимінструментом для передбачення, виявлення та вирішення проблем погіршення ефективності. Уцьому контексті застосування штучного інтелекту набуває великого значення, тому що саме вінможе надати швидкі, точні та прогнозовані рішення на основі аналізу величезної кількості даних тапопередніх патернів збоїв.Ключові слова: вразливості, моніторинг ІТ-інфраструктури, кібербезпека, штучний інтелект
Список використаної літератури1. Cisco Secure Network Analytics (formerly Stealthwatch) At-a-Glance. URL:https://www.cisco.com/c/en/us/products/collateral/security/stealthwatch/ secure-network-analyticsaag.html2. Darktrace DETECT | Autonomous Threat Detection. Darktrace | The Essential AICybersecurity Platform. URL: https://www.darktrace.com/products/detect3. Vectra AI | Cybersecurity AI That Stops Attacks Others Canât. Vectra AI | CybersecurityAI That Stops Attacks Others CanâTMt. URL: https://www.vectra.ai4. Uraikul V., Chan C. W., Tontiwachwuthikul P. Artificial intelligence for monitoring andsupervisory control of process systems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2007.Vol. 20, no. 2. P. 115–131. URL: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2006.07.0025. Using a multi-agent system and artificial intelligence for monitoring and improving thecloud performance and security / D. Grzonka et al. Future Generation Computer Systems. 2018. Vol.86. P. 1106–1117. URL: https://doi.org/10.1016/j.future.2017.05.0466. US9886955B1 - Artificial intelligence for infrastructure management - Google Patents.Google Patents. URL: https://patents.google.com/patent/US9886955B1/en7. Reddy Yeruva A. Monitoring Data Center Site Infrastructure Using AIOPS Architecture.Eduvest – Journal of Universal Studies. 2023. Vol. 3, no. 1. P. 265–277. URL:https://doi.org/10.36418/eduvest.v3i1.7328. Dong W. AIOps Architecture in Data Center Site Infrastructure Monitoring. ComputationalIntelligence and Neuroscience. 2022. Vol. 2022. P. 1–12. URL:https://doi.org/10.1155/2022/19889909. McMillan L., Varga L. A review of the use of artificial intelligence methods in infrastructuresystems. Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2022. Vol. 116. P. 105472. URL:https://doi.org/10.1016/j.engappai.2022.10547210. Катков Ю. І., Березовська Ю. В., Заднепрянець О. Ю. Дослідження способівзастосування штучного інтелекту для моніторингу ІТ-інфраструктури. Актуальні проблемикібербезпеки: матеріали Всеукр. науково-практ. конф., м. Київ, 27 жовтня 2023. Київ, 2023.С. 121–122.11. Bazzell, M. (2021). Open Source Intelligence Techniques: Resources for Searching andAnalyzing Online Information (9th ed.). IntelTechniques.12. Rid, T. (2020). Active Measures: The Secret History of Disinformation and PoliticalWarfare. Farrar, Straus and Giroux.13. Hulnick A. S. What's wrong with the Intelligence Cycle. Intelligence and National Security.2006. Vol. 21, no. 6. P. 959–979. URL: https://doi.org/10.1080/0268452060104629114. Salganik, M. J. (2018). Bit by Bit: Social Research in the Digital Age. Princeton UniversityPress.15. Monroe B. L., Colaresi M. P., Quinn K. M. Fightin' Words: Lexical Feature Selection andEvaluation for Identifying the Content of Political Conflict. Political Analysis. 2008. Vol. 16, no. 4.P. 372–403. URL: https://doi.org/10.1093/pan/mpn01816. NATO. (2022). NATO Open Source Intelligence Handbook. NATO Intelligence Division.URL: https://www.nato.int17. Kruschwitz, U., & Hull, R. (2017). Searching the Enterprise. Foundations and Trends® inInformation Retrieval, 11(1), 1–142. URL: https://doi.org/10.1561/1500000050.18. Lazer, D., Pentland, A. S., Adamic, L., Aral, S., Barabási, A.-L., Brewer, D., ... & VanAlstyne, M. (2009). Life in the network: The coming age of computational social science. Science,323(5915), 721–723. URL: https://doi.org/10.1126/science.116774219. Europol. (2023). Internet Organised Crime Threat Assessment (IOCTA). URL:https://www.europol.europa.eu20. Graphika. (2023). Network Analysis Reports. URL: https://www.graphika.com21. OSINT Framework. URL: https://osintframework.com/22. Функціональна стійкість інформаційних мереж при наявності обмеженої апріорноїінформації про надійність / Ю. Березовська та ін. Зв’язок. 2020. № 6(148). С. 42–46.23. Березовська Ю. Інформаційні системи безперервного використання з часовимрезервуванням. Сучасні досягнення компанії Hewlett Packard Enterprise в галузі IT та новіможливості їх вивчення і застосування : тези доп. Міжнар. науково-практ. конф., м. Київ, 16груд. 2020 р. Київ, 2020. С. 6–8