State University of Telecommunications Open Journals System
Not a member yet
2308 research outputs found
Sort by
Аналіз інформаційних систем обліку активності здобувачів вищої освіти
No full textThis comprehensive article thoroughly investigates and optimizes student activity tracking systems within higher education institutions. Against the backdrop of contemporary challenges in the education sector, the authors meticulously examine diverse facets of these systems, emphasizing their pivotal role in enhancing both the learning process and the personal development of students. The scrutiny extends to various modules integral to these systems, encompassing work creation and upload, assessment and feedback, calendar and deadlines, integration with learning systems, plugins designed for automatic checking, and other components. Each module is strategically designed to facilitate seamless interaction between students and instructors, fostering a collaborative and dynamic educational environment. The authors discern specific research tasks aimed at crafting a unified model that takes into account the multifaceted nature of student activity. This unified model is poised to deliver an optimized process for the management of educational data, ensuring a more efficient and effective educational experience for all stakeholders involved.
Keywords: Student activity accounting system, unified model, education, student, teacher, evaluation. information technologies.У даній статті розглянуто різні аспекти систем обліку активності здобувачів вищої освіти, висвітлено функціональні можливості та проблемні питання, що виникають при їх впровадженні. Аналізуються різноманітні модулі, що спрямовані на полегшення взаємодії між здобувачами вищої освіти та науково-педагогічним працівниками. Автори визначають завдання дослідження, спрямовані на створення уніфікованої моделі, яка має враховувати всі аспекти активності здобувачів вищої освіти та забезпечити оптимізований процес управління навчанням.
Ключові слова: Система обліку активності здобувачів вищої освіти, уніфікована модель, освіта, здобувач вищої освіти, науково-педагогічний працівник, оцінювання, інформаційні технології.
Список використаної літератури:1. Kats Y. Learning Management System Technologies and Software Solutions for Online Teaching: Tools and Applications: Tools and Applications / Yefim Kats. – Нью-Йорк: IGI Global, 2010. – 486 с.2. Konstantina O. Perceived Usability Evaluation of Learning Management Systems: Empirical Evaluation of the System Usability Scale [Електронний ресурс] / O. Konstantina, T. Nikolaos, C. Katsanos // International Journal of Advanced Computer Science. – 2014. – Режим доступу до ресурсу: https://www.researchgate.net/profile/Nikolaos_Tselios/publication/268388033_Perceived_Usability_Evaluation_of_Learning_Management_Systems_Empirical_Evaluation_of_the_System_Usability_Scale/links/546a0daa0cf2397f78300f9b.3. Weaver D. Academic and student use of a learning management system: Implications for quality [Електронний ресурс] / Weaver D., Spratt C., Nair C. S. // Australasian Journal of Educational Technology. – 2008. – Режим доступу до ресурсу: https://ajet.org.au/index.php/AJET/article/view/1228.4. Moodle Documentation 4.3 [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://docs.moodle.org/403/en/Main_page.5. Anthology Blackboard Learn [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.anthology.com/products/teaching-and-learning/learning-effectiveness/blackboard-learn6. Canvas Student [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://canvasstudent.net/.7. Edmodo [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://www.edmodo.com/.8. Google Classroom Educators guide [Електронний ресурс] – Режим доступу до ресурсу: https://edu.google.com/for-educators/product-guides/classroom/?modal_active=none
Оптимізація вибору інвестиційних портфелів за допомогою алгоритму часових рядів
No full textIn contemporary financial analytics, precise forecasting and optimizing investment portfolios are paramount. Traditional diversification methods have limitations in volatile markets, necessitating innovative approaches. This article proposes leveraging time series algorithms to enhance the analysis of market data and improve forecasting accuracy. The algorithm's development and implementation offer a breakthrough, significantly improving investment decision accuracy. The focus is on adapting algorithms to dynamic market conditions, utilizing new technologies for effective risk management, and achieving a balance between risk and return. This article addresses gaps in existing research, emphasizing the importance of time series algorithms in optimizing investment portfolios for robust decision-making in diverse market scenarios.
Keywords: investment portfolio optimization, Time Series Algorithms, financial analytics market data forecasting.Стаття досліджує оптимізацію інвестиційних портфелів за допомогою алгоритму часових рядів. Застосування цього інноваційного підходу дозволяє ефективно аналізувати ринкові дані та прогнозувати зміни. Стаття акцентує на важливості адаптації стратегій до швидкозмінних ринкових умов для оптимізації портфелів та зменшення інвестиційних ризиків.
Ключові слова: оптимізація інвестиційних портфелів, алгоритм часових рядів, фінансова аналітика, стратегії диверсифікації, аналіз ринкових даних, управління ризиками.
Список використаної літератури:1. Проектний менеджмент: управління ризиками та змінами в процесах прийняття управлінських рішень : монографія / О. Б. Данченко, В. О. Занора. – Черкаси : ПП Чабаненко Ю.А., 2019. – 278 с. 2. Diversification Across Time. URL: https://spinup-000d1a-wp-offloadmedia.s3.amazonaws.com/faculty/wp-content/uploads/sites/8/2020/12/Diversification-Across-Time.pdf 3. Зайченко Ю.П., Сидорук І.А. “Багатокритеріальна задача оптимізації інвестиційного портфеля в умовах невизначеності”. Матеріали Міжнародної науково-технічної конференції “Системний аналіз та інформаційні технології”.- 2017, с. 249. 4. Optimization algorithms and investment portfolio analytics with machine learning techniques under time-varying liquidity constraints . URL: https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/JM2-10-2020-0259/full/html (дата звернення 10.10.2023). 5. «Risk Management in Investment Portfolios». URL: https://acuityppm.com/ppm-101-portfolio-risk-management/ 6. Value at Risk. URL: https://uk.economy-pedia.com/11039362-value-at-risk-var 7. Financial Crises and Risk Premia Get access Arrow. URL: https://academic.oup.com/qje/article-abstract/132/2/765/3065484?login=false 8. Прогнозування та хеджування фінансових ризиків: монографія / за ред. проф. Л. О. Примостки. – К. : КНЕУ, 2014. – 424 с. 9. Invested interests: the politics of national economic policies in a world of global finance . URL: https://www.cambridge.org/core/journals/international-organization/article/abs/investedinterests-the-politics-of-national-economic-policies-in-a-world-of-globalfinance/7E13D8C5A5B501CBFE719BD70CCB8E28 10. Investigating the potential of investing in fine stringed instruments as an alternative investment asset . URL: https://orbilu.uni.lu/handle/10993/44179 (дата звернення 10.10.2023). 11. Марковіць, Г. "Ефективна конструкція портфеля: теорія і практика." Київ: Видавничий дім "Ін Юре", 2013. 272 с. 12. Пластун О. Л. Прогнозування фінансових ринків: сучасні концепції та нові підходи [Текст] : монографія / О. Л. Пластун. – Суми : ДВНЗ “УАБС НБУ”, 2014. – 401 с. 13. Beta Coefficient: WACC and Beta: Measuring Systematic Risk . URL: https://fastercapital.com/content/Beta-Coefficient--WACC-and-Beta--Measuring-SystematicRisk.htm
Вплив атмосфери на поширення лазерного випромінювання
No full textThe article is devoted to the problem of protecting information from being read by an optoelectronic channel by studying the influence of atmospheric parameters on the spread of laser radiation. The paper considers key aspects of radiation attenuation due to scattering and absorption by air gases and aerosol particles. It is shown that the efficiency of the probing laser beam depends on extreme climatic conditions, and due to scattering and absorption, the power of the laser beam will decrease as it spreads through the atmosphere. Taking into account the peculiarities of the passage of a laser beam through the atmosphere and the influence of various types of interference on the probing signal, it is possible to predict its attenuation and blocking, namely, for reading confidential speech information, lasers with radiation located in the parts of the atmospheric spectrum occupied by wide windows of transparency should be taken for the appropriate weather conditions; to protect information from being read by an optoelectronic channel, it is necessary to use parameters of the external environment that prevent direct access of the laser beam to the object of information. The presented author's vision of research into the influence of the atmosphere on the spread of laser radiation will allow us to apply the results, ideas, and proposals summarized in this article to solve current problems in the field of information protection.
Keywords: information protection, laser radiation, laser acoustic reconnaissance systems, optoelectronic channel, scattering, absorption, atmosphere.Стаття присвячена проблемі захисту інформації від зчитування оптоелектронним каналом шляхом вивчення впливу параметрів атмосфери на поширення лазерного випромінювання. У роботі розглядаються ключові аспекти послаблення випромінювання за рахунок розсіювання і поглинання повітряними газами та аерозольними частинками. Показано, що ефективність зондуючого лазерного променя залежить від екстремальних кліматичних умов і через розсіювання та поглинання потужність лазерного променя зменшуватиметься в міру його поширення в атмосфері. Враховуючи особливості проходження лазерного променя через атмосферу та вплив різного роду завад на зондуючий сигнал, можна спрогнозувати його затухання і блокування, а саме, для зчитування конфіденційної мовної інформації слід брати лазери з випромінюванням, що знаходиться на ділянках спектра атмосфери, зайнятих широкими вікнами прозорості за відповідних погодних умов; для захисту інформації від зчитування оптоелектронним каналом, потрібно використовувати параметри зовнішнього середовища, що унеможливлюють безпосередній доступ лазерного променя до об’єкту інформації. Представлене авторське бачення досліджень впливу атмосфери на поширення лазерного випромінювання, дозволить застосовувати узагальнені у цій статті результати, ідеї та пропозиції для вирішення актуальних завдань у сфері захисту інформації.
Ключові слова: захист інформації, лазерне випромінювання, лазерні системи акустичної розвідки, оптоелектронний канал, розсіювання, поглинання, атмосфера.
Перелік посилань1. Катаєв, В. С. Захист інформації від перехоплення лазерними мікрофонами. Перспективні напрями захисту інформації: матеріали шостої міжнародної наук.-пр. конф. (Одеса, 02-06 вересня 2020 р.). Одеса: Бондаренко М.О., 2020. С. 76-78.2. Поплавський, О. А., Поплавська, А. А., Коротун, І. А. Особливості організації передачі інформації лазером через атмосферу для розробки методів та програмно-апаратних засобів прогнозування характеристик зображень сигналу // Волоконно-оптичні технології в інформаційних та енергетичних мережах. 2014. С. 209-206.3. Бурштинська, Х. В., Бабушка, А. В. Вплив атмосфери на послаблення лазерного променя при скануванні місцевості // Геодезія, картографія і аерофотознімання. Вип. 78, 2013. С. 49-53.4. Wolfe, W. and Zissis, G. J. The infrared handbook. The Infrared Information Analysis Center. / Enviromental Research Institut of Michigan, 1989. 1700p. 10. URL: http://encyclopaedia.biga.5. Basics of pulsed laser ranging: Textbook manual for universities / V.I. Kozintsev, M.L. Belov, V.M. Orlov et al.: ed. V.N. Rozhdestvina – M.: Publishing house of MSTU im. N.E. Baumen, 2006. – 512 pp.6. Воробієнко, П. П., Нікітюк, Л. А., Резніченко, П. І. Телекомунікаційні та інформаційні мережі // – К.: САММІТ-Книга, 2010. – 708 с.7. Дослідження розповсюдження лазерного випромінювання в атмосферному середовищі / В. Г. Петрук, С. М. Квартенюк, І. В. Васильківський, А. П. Іванов, П. М. Турчик // Оптико-електронні інформаційно-енергетичні технології. 2008. № 2 (16). С. 114-125.8. Tyson, R. K. Principles of Adaptive optics // Academic Press. Orlando USA, 1991. 9. Frehlich, R. Simulation of laser propagation in a turbulent atmosphere // Applied Optics, № 39(3), 2000. pp. 393-397. doi: 10.1364/AO.39.000393
Використання моделей штучного інтелекту для перевірки вимог до функціональної стійкості інформаційних систем
No full textActive informatization of society requires increasingly active use of information systems. With the growing need to use them to solve certain problems, the requirements for information systems on the one hand, and their sizes on the other, also grow. It is obvious that functional stability occupies an increasingly significant place in the operation of information systems. As a result, the most diverse ways to characterize and provide it physically are being developed. As a result, a number of indicators and criteria for the functional stability of systems have already been developed, as well as requirements for the organization of the system itself. The purpose of all this is to make the information systems used as functionally stable as possible. Despite the development of new indicators and criteria of functional stability and requirements, the fulfillment of which ensures functional stability, at the moment they all have a very significant drawback: they are quite difficult to implement technically. As a result, as information systems grow in size or degrade, it becomes increasingly difficult to assess whether they are functionally sustainable or not. As a result, there is a need to optimize already developed assessment methods and ensure functional stability. Recently, interest in the use of machine learning models has increased, including for the optimization of calculations. Recent studies show that machine learning models in some cases cope with this task quite successfully. Therefore, the question of their application in the study of functional stability of information systems is logical. This work investigates the application of several machine learning models to optimize the verification of the fulfillment of the condition, the fulfillment of which ensures the functional stability of the information system under consideration.
Keywords: information systems, machine learning, artificial intelligence, neural networks, decision trees, network technologies.Активна інформатизація суспільства вимагає все більш активного використання інформаційних систем. З ростом необхідності їх застосування для вирішення тих чи інших задач зростають й вимоги до інформаційних систем з однієї сторони та їхні розміри з другої. Очевидно, що функціональна стійкість займає все більш значиме місце в експлуатації інформаційних систем. Внаслідок цього розробляються найрізноманітніші способи її охарактеризувати та забезпечити фізично. Як наслідок, вже розроблено ряд показників та критеріїв функціональної стійкості систем, а також і вимоги до організації самої системи. Метою цього всього є зробити використовувані інформаційні системи максимально функціонально стійкими. Попри розробку нових показників та критеріїв функціональної стійкості та вимог, виконання яких функціональну стійкість забезпечує, на даний момент у них всіх є дуже суттєвий недолік: їх досить складно реалізувати технічно. Як наслідок, при збільшенні розмірів інформаційних систем або їх деградації стає все важче оцінити, чи є вони функціонально стійкими, чи ні. В результаті, виникає необхідність в оптимізації вже розроблених методів оцінки та забезпеченні функціональної стійкості. Останнім часом досить підвищився інтерес до використання моделей машинного навчання, в тому числі, і для оптимізації обчислень. Останні дослідження показують, що моделі машинного навчання в ряді випадків справляються з даною задачею досить успішно. А тому логічним постає питання про їх застосування і в дослідження функціональної стійкості інформаційних систем. В даній роботі досліджується застосування кількох моделей машинного навчання для оптимізації перевірки виконання умови, виконання якої забезпечує функціональну стійкість розглядуваної інформаційної системи.
Ключові слова: інформаційні системи, машинне навчання, штучний інтелект, нейронні сітки, дерева рішень, мережеві технології.
Перелік посилань
Машков, О. А., Барабаш, О. В. Оцінка функціональної стійкості розподілених інформаційно-керуючих систем. Фізико-математичне моделювання та інформаційні технології. 2005. № 1. С. 159–165.
Барабаш, О. В. Побудова функціонально стійких розподілених інформаційних систем. Київ: НАОУ, 2004. 226 с.
Машков, О. А., Барабаш, О. В. Топологічні критерії та показники функціональної стійкості складних ієрархічних систем. Моделювання та інформаційні технології: Збірник наукових праць, 2003. № 25: С. 29-35.
Саланда, І. П., Барабаш, О. В., Мусієнко, А. П. Система показників та критеріїв формалізації процесів забезпечення локальної функціональної стійкості розгалужених інформаційних мереж. Системи управління, навігації та зв'язку, 2017. Т. 41, № 1. С. 122–126.
Калашник, Г. А., Калашник-Рибалко, М. А. Ознаки та критерії функціональної стійкості інтегрованого комплексу бортового обладнання сучасного повітряного судна та перспективні напрямки його розвитку. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, 2021. Т. 68, № 2. С. 7–15.
Кравченко, Ю. В., Нікіфоров, С. В. Визначення проблематики теорії функціональної стійкості щодо застосування в комп'ютерних системах. Телекомунікаційні та інформаційні технології. 2014. № 1. С. 12–18.
Барабаш, О. В., Кіреєнко, В. В. Поняття та визначення властивості функціональної стійкості системи розвідки повітряного противника. Збірник наукових праць ВІКНУ. 2013. Т. 44. С. 12–17.
Kravchenko, Y., Vialkova, V. The problem of providing functional stability properties of information security systems. 13th international conference on modern problems of radio engineering, telecommunications and computer science (TCSET). 2016. P. 526–530.
Барабаш, О., Лукова-Чуйко, Н., Мусієнко, А., Собчук, В. Забезпечення функціональної стійкості інформаційних мереж на основі розробки методу протидії DDoS-атакам / O. Barabash та ін. Сучасні інформаційні системи. 2018. Т. 2, № 1. С. 55–63.
Cen, J., Chen, X., Xu, M., Zou, Q. Deep finite volume method for high-dimentional partial differential equations. Guangzhou. 16 p. (Preprint)
Zhang, X., Helwig, J., Lin, Y., Xie, Y., Fu, C., Wojtowytsch, S., Ji, Sh. SineNet: Learning teporal dynamics in time-dependent partial differential equations. Texas. 42 p. (Preprint)
Dulny, A., Heinisch, P., Hotho, A., Krause, A. GrINd: Grid Interpolation Network for Scattered Observations. Würzburg. 19 p. (Preprint. University Würzburg).
Sobchuk, V., Olimpiyeva, Yu., Musienko, A., Sobchuk, A. Ensuring the properties of functional stability of manufacturing processes based on the application of neural networks. IT&I workshops. 2020. P. 106–116
ЦИФРОВІ ПРАКТИКИ МЕДІАФАНДОМУ
No full textThe article explores the digital practices of media fandom and highlights how the development of information technologies and the emergence of new media have revolutionised cultural production. Since the mid-1990s, the widespread use of Internet technologies has led to significant changes in the circulation of information and various forms of cultural expression. Each community of individuals with similar interests now has the opportunity to create their own virtual universe, allowing representatives from various cultural groups to communicate about their shared hobbies, regardless of their location. In particular, online interactive communities such as fans of popular literature, TV series, and shows have experienced significant growth in numbers. It has been established in academic discourse that the notion of media fandom is employed to designate fan communities of the digital age. These communities are brought together by their dedication to particular mass culture products, and are active in the digital realm of new media, advancing specific digital practices. Members of a media fandom generate fresh cultural works, closely linked to a specific storyline of a popular mass culture product. Media fandom is a multifaceted and complex phenomenon within contemporary culture, which blurs the boundary between creator and consumer. It is a characteristic of digital culture that requires objective evaluation due to its subjective nature. Causal connections between statements are necessary to ensure comprehensibility and logical structure. Technical term abbreviations should always be explained when first used. Maintaining conventional structure, including regular formatting and factual, unambiguous titles, is vital. Clear, objective language should be used, avoiding biased, emotional, figurative, or ornamental language. The passive tone and impersonal construction should be employed, avoiding first-person perspectives unless necessary. Aim for a clear structure with precise word choice and balance without bias. Finally, maintain grammatical correctness, adhering to style guides, consistent citations, and formatting. It finds that fandom is a global platform for the creation and distribution of content on favourite topics, a type of participatory culture that involves a person who was previously only a consumer of cultural and social meanings in the state of producer. The author formulates the main characteristics of media fandom: it appears in the era of new media, it creatively rethinks the products of cultural industries, it represents the space of amateur production, it has a collective nature of activity, and the participants are engaged in creativity for their own development and enjoyment.
REFERENCES1. Analytical note. National Institute for Strategic Studies. Series «Humanitarian Development», [Online], available at: https://niss.gov.ua/doslidzhennya/gumanitarniy-rozvitok/pitannya-rozvitkucifrovoi-kulturi-ukrainskogo-sociumu (Accessed 18.09.2023).2. Castells, M. (2010), The Rise of the Network Society. Second edition With a new preface. Singapore, [Online], available at: https://urb.bme.hu/wpcontent/uploads/2014/05/manuel_castells_the_rise_of_the_network_societybookfi-org.compressed.pdf (Accessed 20.09.2023).3. Jenkins, H., Ito, M., danah boyd (2015), Participatory Culture in a Networked Era: A Conversation on Youth, Learning, Commerce, and Politics, UK: Polity, Cambridge, 220 p.4. Jenkins, H. (1992), Textual Poachers, Televisions Fans and Participatory Culture, London-NewYork : Routledge.5. Jenkins, H. (2006), Convergence culture: where old and new media collide, New-York University Press.6. Jenkins, H. (2006), Fans, Bloggers, and Gamers: Exploring Participatory Culture, N.-Y.: New-York University Press.7. Hills, M. (2017), From Fan Culture, Community to the Fan World: Possible Path way sand Ways of Having Done Fandom, Palabra Clave, 20 (4), Р. 856–883.8. Hurova, I.V. (2023), Participatory culture in new media as a phenomenon of modern culture creation, Kulturolohichnyi almanakh, vol. 1, Р. 167–173, [Online], available at: https://doi.org/10.31392/cult.alm.2023.1.22 (Accessed 20.09.2023).9. Castells, M. (2007), Internet-galaktyka, Mirkuvannia shchodo Internetu, biznesu i suspilstva, Kyiv, 304 p.10. Shevchuk, Y.A. (2016), Virtual reality in the context of the formation of modern cultural practices, Filosofiia i politolohiia v konteksti suchasnoi kultur, vol. 6. С. 33–41, [Online], available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/filipol_2016_6_7 (Accessed 20.09.2023).Стаття присвячена дослідженню цифрових практик медіафандому. Показано, що розвиток інформаційних технологій та поява нових медіа кардинально змінили способи культурного виробництва, з середини 90-х років ХХ століття, з повсюдним поширенням Інтернет-технологій, змінився звичайний колообіг інформації та різних форм вияву культури. Кожна спільнота однодумців має тепер можливість формувати власний універсум, представники різних культурних груп отримали шанс спілкуватися з приводу своїх зацікавлень незалежно від свого місцезнаходження. Почали швидко множитися мережеві інтерактивні спільноти, зокрема, фанати певних продуктів масової культури (популярної літератури, телесеріалів, телешоу тощо). У статті визначено, що поняття медіафандом у науковому дискурсі вживається щодо позначення фанатських спільнот цифрової епохи, які обʼєднані своєю прихильністю до певних продуктів масової культури, що діють у цифровому просторі нових медіа, поширюючи певні цифрові практики. Члени медіафандому творять нову культурну продукцію, тематично повʼязану з певним сюжетом популярного продукту масової культури. Досліджено, що медіафандом – це багатогранне і складне явище сучасної культури, одна з характеристик цифрової культури, завдяки якій стирається межа між творцем та споживачем. Зʼясовано, що фандом – це також глобальна платформа для створення і поширення контенту на улюблену тематику, є різновидом культури співучасті, що передбачає залучення людини, яка раніше була лише споживачем культурних та соціальних смислів, до стану виробника. Сформульовано основні ознаки медіафандому: зʼявляється в епоху нових медіа, творчо переосмислює продукти культурних індустрій, презентує простір аматорського виробництва, має колективний характер діяльності, учасники займаються творчістю для власного розвитку і задоволення.
ДЖЕРЕЛА ТА ЛІТЕРАТУРА1. Аналітична записка. Національний інститут стратегічних досліджень. Серія «Гуманітарний розвиток». URL: https://niss.gov.ua/doslidzhennya/gumanitarniy-rozvitok/pitannya-rozvitkucifrovoi-kulturi-ukrainskogo-sociumu (дата звернення: 18.09.2023).2. Castells M. The Rise of the Network Society. Second edition With a new preface. Singapore, 2010. URL: https://urb.bme.hu/wpcontent/uploads/2014/05/manuel_castells_the_rise_of_the_network_societybookfi-org.compressed.pdf (дата звернення: 20.09.2023).3. Jenkins H., Ito M., danah boyd. Participatory Culture in a Networked Era:A Conversation on Youth, Learning, Commerce, and Politics. Cambridge, UK: Polity, 2015. 220 p.4. Jenkins H. Textual Poachers. Televisions Fans and Participatory Culture. London-NewYork: Routledge, 1992.5. Jenkins H. Convergence culture: where old and new media collide. NewYork University Press, 2006.6. Jenkins H. Fans, Bloggers, and Gamers: Exploring Participatory Culture. N.-Y. : New York University Press, 2006.7. Hills M. From Fan Culture /Community to the Fan World: Possible Path way sand Ways of Having Done Fandom. PalabraClave, 2017. 20 (4). Р. 856–883.8. Гурова І.В. Культури співучасті у нових медіа як феномен сучасного культуро творення. Культурологічний альманах, 2023. № 1. С. 167–173. URL: https://doi.org/10.31392/cult.alm.2023.1.22 (дата звернення: 20.09.2023).9. Кастельс М. Інтернет-ґалактика. Міркування щодо Інтернету, бізнесу і суспільства. Київ, 2007. 304 с.10. Шевчук Ю.А. Віртуальна реальність у контексті формування сучасних культурних практик. Філософія і політологія в контексті сучасної культури, 2016 Вип. 6. С. 33–41. URL : http://nbuv.gov.ua/UJRN/filipol_2016_6_7 (дата звернення: 20.09.2023)
ЕКЗІСТЕНЦІАЛЬНІ РЕФЛЕКСІЇ ПЕРСПЕКТИВ БЕЗСМЕРТЯ У ГУМАНІТАРНІЙ ТРАДИЦІЇ
No full textThe scientific problem of death and immortality is traditionally in the center of attention of researchers and is infinitely important, which is updated again and again in the works of futurologists. Transhumanism is sometimes even called the «religion of the XXI century» – biohacking, genetic experiments and even digital immortality are in progress. The purpose of the article: to explore the philosophical aspect of achieving immortality. Among the research methods: problem-chronological and interdisciplinary synthesis, content analysis and the method of included observation, historical-comparative and virtual anthropology. According to modern ideas, a person is what he is, and with the help of modern biomedical, information and communication technologies, he can continue his existence virtually indefinitely. Transplantation and cloning, bioingeneria and ciborgization, prosthetics and the transfer of brain functions to electronic means open the prospects of practical immortality.
REFERENCES1. Beglin, D. (2017), Should I choose to never die? Williams, boredom, and the significance of mortality, Philosophical Studies, 174(8), Р. 2009–2028.2. Benatar, D. (2017), The human predicament: A candid guide to lifeʼs biggest questions, New York: Oxford University Press.3. Holdier, A.G. (2017), The agony of the infinite: heaven as phenomenological hell, In Simon Cushing (ed.), Heaven and philosophy, Р. 119-136, Lanham, MD: Lexington Press.4. Dobrodum, O., Kyvliuk, O. (2021), Transhumanism and Posthumanism: Reflection of the Human Civilization Future, Philosophy and Cosmology, vol. 26, P. 77–89.5. Martynyuk, E. (2011), Actualization of eschatology (epistemological aspect), Scientific Bulletin of the International Humanitarian University, History, Philosophy, Politology, vol. 2, Р. 64–70.Наукова проблема смерті й безсмертя традиційно знаходиться в центрі уваги дослідників і є нескінченно важливою, яка знову і знову актуалізується в працях футурологів. Трансгуманізм іноді навіть називають «релігією XXI століття» – у хід ідуть біохакінг, генетичні експерименти і навіть цифрове безсмертя. Мета статті полягає у дослідженні філософського аспекту досягнення безсмертя. Серед методів дослідження: проблемно-хронологічний і міждисціплінарногосинтезу, контент-аналіз та метод включеного спостереження, історико-компаративний і віртуальної антропології. Згідно з сучасними уявленнями, людина є такою, якою вона є, і за допомогою сучасних біомедичних, інфокомунікаційних та інших технологій може продовжити своє існування фактично до нескінченності. Трансплантація та клонування, біоінженерія і кіборгізація, протезування та перенесення на електронні засоби функцій головного мозку відкривають перспективи практичного безсмертя.
ДЖЕРЕЛА ТА ЛІТЕРАТУРА1. Beglin D. Should I choose to never die? Williams, boredom, and the significance of mortality. Philosophical Studies, 2017. № 174 (8). Р. 2009–2028.2. Benatar D. The human predicament: A candid guide to lifeʼs biggest questions. New York: Oxford University Press, 2017.3. Holdier A.G. The agony of the infinite: heaven as phenomenological hell. In Simon Cushing (ed.). Heaven and philosophy. Lanham, MD : Lexington Press, 2017. Р. 119–136.4. Dobrodum O., Kyvliuk O. Transhumanism and Posthumanism : Reflection of the Human Civilization Future. Philosophy and Cosmology, 2021. Vol. 26. P. 77–89.5. Мартинюк Е. Актуалізація есхатології (гносеологічний аспект). Науковий вісник Міжнародного гуманітарного університету. Історія. Філософія. Політологія, 2011. Вип. 2. С. 64–70
Виявлення атак у мережах Інтернету речей методами машинного навчання
No full textThe increase in the volume of digital data generated, in particular, by smart devices of the Internet of Things, has made research related to the application of machine learning methods to detect anomalies in network traffic - the presence of network attacks - relevant. For this purpose, the article proposes a unified approach to detecting attacks at various levels of the Internet of Things network architecture, based on machine learning methods. The article investigates that at the level of a wireless sensor network, the detection of an attack is related to the detection of anomalous behavior of an Internet of Things device, in which the deviation of the behavior of an Internet of Things device from its profile can be considered as a compromise of the device. Building profiles of smart IoT devices is based on statistical characteristics, such as the intensity and duration of packet transmission, the proportion of relayed packets, etc. It has been studied that at the level of a local or global wired network of the Internet of Things, data aggregation takes place, the analysis of which is also performed by machine learning methods. Trained classifiers can become part of a network attack detection system that makes decisions about node compromise "on the fly". Models of network attack classifiers at the level of a wireless sensor network, and at the level of a local or global wired network are experimentally selected. The best results in terms of completeness and accuracy estimates are demonstrated by the random forest method for a wired local and (or) global network and by all considered methods for a wireless sensor network. Practical significance: the proposed classifier models can be used in the design of attack detection systems in Internet of Things networks.
Keywords: network attack, Internet of Things, attack detection system, effectiveness of the classifier model, IoT devices.Зростання обсягу цифрових даних, що генеруються, зокрема, розумними пристроями інтернету речей, зробило актуальними дослідження, пов'язані із застосуванням методів машинного навчання для виявлення аномалій мережевого трафіку - наявності мережевих атак. Для цього в статті запропоновано єдиний підхід до виявлення атак на різних рівнях архітектури мережі інтернету речей, заснований на методах машинного навчання. В статті досліджено, що на рівні бездротової сенсорної мережі виявлення атаки пов'язане з виявленням аномальної поведінки пристрою інтернету речей, за якого відхилення поведінки пристрою інтернету речей від його профілю може розцінюватися як компрометація пристрою. Побудова профілів розумних пристроїв інтернету речей здійснюється на основі статистичних характеристик, таких як інтенсивність і тривалість передавання пакетів, частка ретрансльованих пакетів тощо. Досліджено, що на рівні локальної або глобальної дротової мережі інтернету речей відбувається агрегування даних, аналіз яких також виконується методами машинного навчання. Навчені класифікатори можуть стати частиною системи виявлення мережевих атак, що ухвалюють рішення про компрометацію вузла "на льоту". Розглянуто експериментальним шляхом обрані моделі класифікаторів мережевих атак як на рівні бездротової сенсорної мережі, так і на рівні локальної або глобальної дротової мережі. Найкращі результати в сенсі оцінок повноти та точності продемонстровано методом випадкового лісу для дротової локальної і (або) глобальної мережі та всіма розглянутими методами для бездротової сенсорної мережі. Практичне значення: запропоновані моделі класифікаторів можуть знайти застосування при проектуванні систем виявлення атак у мережах інтернету речей.
Ключові слова: мережева атака, інтернет речей, система виявлення атак, ефективність моделі класифікатора, IoT-пристрої.
Перелік посилань1. Bаddаr, S. А.-Н., Merlo, А., Megiliardi, М. Аnоmаlу detection in computer networks: А stаtе-оf-the-аrt rеviеw. Jоurnаl оf Wirеlеss Mobile Networks, Ubiquitous Computing, and Dependable Applications, 2014, vоl. 5, nо. 4, pp. 29–64.2. Lee, P. Internet of Things for Architects. Birmingham – Mumbai, Packt Publ., 2018. 524 p.3. Meidan, Y., Bohadana, M., Mathov, Y., Mirsky, Y., Breitenbacher, D., Shabtai, A., and Elovici, Y. N-BaIoT: Network-based detection of IoT botnet attacks using deep autoencoders. IEEE Pervasive Computing, Special Issue – Securing the IoT, 2018, vol. 17(3), pp. 12–22.4. Kumаr, S., Spafford, Е. Н. А pattern matching model for misuse intrusion detection. Proceedings of the 17th National Computer Security Conference, 1994, pp. 11–21.5. Thatte, G., Mitra, U., Heidemann, J. Parametric methods for anоmаlу detection in aggregate traffic. IЕЕЕ/ ACM Transaction on Networking, 2011, vоl. 19(2), pp. 512–525.6. Wu, S. X., Banzhaf, W. Thе usе оf computational intelligence in intrusion detection systems: А rеviеw. Applied Sоft Computing, 2010, vol. 10(1), pp. 1–35.7. Ingre, B., Yadav, A., Soni, A. K. Decision tree based intrusion detection system for NSL-KDD dataset. Proceedings of the International Conference on Information and Communication Technology for Intelligent Systems (ICTIS), Ahmedabad, India, March 25–26, 2017, Cham, Springer, 2017, vol. 2, pp. 207–218. doi:10.1007/978-3-319-63645-0_23.8. Fatihand, E., Aydin, G. Data classification with deep learning using tensorflow. International Conference on Computer Science and Engineering, 2017, pp. 755–758.9. Gyanchandani, М., Rаnа, J. L., Yаdаv, R. N. Tаxоnоmу оf anоmаl bаsеd intrusion detection system: А rеviеw. International Jоurnаl оf Scientific and Research Publications, 2012, vоl. 2(12), pp. 1–13.10. Jyothsna, V., Рrаsаd V. V. R. А Rеviеw оf аnоmаlу ваsеd intrusion detection systems. International Journal of Computer Applications, 2011, vоl. 28, nо. 7, pp. 26–35.11. A Deeper Dive into the NSL-KDD Data Set – Towards Data Science. https://towardsdatascience.com/adeeper-dive-into-the-nsl-kdd-data-set-15c753364657
Титул
No full textModern information security No. 2 (58), 2024
Editorial BoardСучасний захист інформації №2 (58), 2024
Редакційна колегі
Архітектура мікросервісів багатофункціонального прикладного програмного забезпечення
No full textOne of the key challenges in modern software architecture is ensuring the efficient management of resources and computational power in distributed systems. As the demand for real-time information services grows, traditional architectures face limitations in handling dynamic workloads and maintaining low latency. The structure of the micro-service architecture of a multifunctional software application is presented. The proposed structure advances existing architectures by introducing a Broker block, which creates conditions for implementing models and methods of dynamic foggy calculations. These calculations aim to improve the quality of information services by migrating necessary software microservices to regions with high demand. This migration enhances efficiency in resource utilization and service delivery. The example provided demonstrates that distributed dynamic foggy calculations can significantly boost the computing power of information networks by offloading some of the network traffic, reducing congestion. This also minimizes the round-trip delay, optimizing overall performance. Additionally, by dynamically distributing computing tasks based on current demand, the system improves both scalability and responsiveness. The implementation of such foggy computational techniques offers a solution to the growing need for real-time data processing in modern applications, particularly in environments with fluctuating network traffic and computational demands. This approach is especially relevant for services requiring low latency and high availability, making it a powerful tool in the development of future network architectures.
Keywords: micro-service architecture, software, dynamic foggy.
References
Baresi, Luciano, Garriga Martin, “Microservices: The Evolution and Extinction of Web Services” In book: Microservices, Science and Engineering, 2019, pp.3-28, doi:10.1007/978-3-030-31646-4_1.
K. Boell, D. Cecez-Kecmanovic.: What is an Information System? 48th Hawaii International Conference on System Sciences – HICSS. Kauai, HI, USA, 2015, pp. 4959-4968, doi: 10.1109/HICSS.2015.587.
Bukovčan, D. Blažević, K. Nenadić and M. Stević.: Clean Architecture of Client-Side Software Development for Smart Furniture Control. 11th Mediterranean Conference on Embedded Computing – MECO. Budva, Montenegro, 2022, pp. 1-4, doi: 10.1109/MECO55406.2022.9797122.
Fei Chen, Wei Ren.: On the Control of Multi-Agent Systems: A Survey. Foundations and Trends. Systems and Control 6(4), 2019, 339-499. http://dx.doi.org/10.1561/2600000019. 2019.
Garriga M.: “Towards a Taxonomy of Microservices Architectures” In Software Engineering and Formal Methods. Springer, Lecture Notes in Computer Science 10729, 2018, 203-218. https://doi.org/10.1007/978-3-319-74781-1_15
Gabbrielli, M., Giallorenzo, S., Guidi, C., Mauro, J., Montesi, F.: Self-reconfiguring microservices. In: Theory and Practice of Formal Methods. LNCS 9660, pp. 194–210. Springer, Cham 2016. https://doi.org/10.1007/978-3-319-30734-3_14
Gharbi A., Gharsellaoui H., Ben Ahmed S.: Multi-Agent control system. 9th International Conference on Software Engineering and Applications –ICSOFT-EA. 2014. pp. 117-124. https://doi.org/5220/0005001101170124
Isha V P, Vishalakshmi Prabhu H.: An Approach to Clean Architecture for Microservices Using Python. 7th International Conference on Computation System and Information Technology for Sustainable Solutions – CSITSS, Bangalore, India, 2023, pp. 1-5/ doi: 10.1109/CSITSS60515.2023.10334229.
Martínez Saucedo. et : Migration of Monolithic Systems to Microservices. 2023, 1-37. Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=4584794, http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4584794
Speth, S. Stieß, S. Becker.: A Saga Pattern Microservice Reference Architecture for an Elastic SLO Violation Analysis. IEEE 19th International Conference on Software Architecture Companion – ICSA-C, Honolulu, HI, USA, 2022, pp. 116-119. doi: 10.1109/ICSA-C54293.2022.00029.
Strand R.D., Kristensen L.M., Petrucci L.: Development and Verification of a Microservice Architecture for a Fire Risk Notification System. Lecture Notes in Computer Science 14150 LNCS, 2023, pp. 27 – 53. doi: 10.1007/978-3-662-68191-6_2
Romani, O. Tibermacine, C. Tibermacine.: Towards Migrating Legacy Software Systems to Microservice-based Architectures: a Data-Centric Process for Microservice Identification. IEEE 19th International Conference on Software Architecture Companion – ICSA-C, Honolulu, HI, USA, 2022, pp. 15-19. doi: 10.1109/ICSA-C54293.2022.00010.
Zhiding Li, Chenqi Shang, Jianjie Wu, Yuan Li.: Microservice extraction based on knowledge graph from monolithic applications. Information and Software Technology 150, 2022, 106992, https://doi.org/10.1016/j.infsof.2022.106992.
У роботі розроблено метод на основі математичної моделі, який призначений для математичного розрахунку оцінки стану кібербезпеки хмарних сервісів об’єктів інформаційної інфраструктури. Для побудови методики оцінювання використовувалися результати розробки моделі, критерії оцінювання хмарних сервісів, а також варіанти відповідей, для яких визначається кількість балів за кожен варіант. Методика оцінки складається з 11 етапів, останнім з яких є безпосередньо розрахунок критичності хмарного сервісу. За результатами розрахунків надається рекомендація щодо використання або невикористання хмарного сервісу, що дозволяє приймати зважені рішення на основі отриманих даних. У статті також представлено розраховану максимально можливу кількість балів, яку можна отримати в рамках оцінюваного хмарного сервісу. Цей метод можна використовувати під час розробки мережевого додатку, який буде корисним інструментом для аудитора. Це допоможе оцінити стан безпеки використовуваного хмарного сервісу в компанії-замовнику, а також перед придбанням або використанням таких сервісів. Застосування цього методу дозволяє значно підвищити рівень усвідомлення потенційних ризиків, пов’язаних із використанням хмарних технологій, та забезпечити належний рівень кібербезпеки. Розроблений підхід може стати основою для подальших досліджень у сфері оцінки кібербезпеки, сприяючи розробці більш комплексних моделей та інструментів для аналізу ризиків у хмарних середовищах. Це, у свою чергу, сприятиме зростанню довіри до хмарних сервісів та їх безпеки в умовах сучасних інформаційних викликів.Ключові слова: кібербезпека, інформаційна безпека, оцінка, математична модель, математичний метод, аудит, CSP, Cloud Service Provider, IaaS, PaaS, CaaS, FaaS, SaaS
Модель системи захисту інформації від витоку матеріально-речовим каналом на базі ланцюгів Маркова
No full textThe growth in the volume of confidential data processed in organizations and the increased risk of their leakage due to imperfect control of physical access and the use of technical devices makes it urgent to study the counteraction to information leakage through the material-material channel. Modern threats are associated with the manipulation of material media, mobile devices, portable drives, as well as with the theft of information through printed documents. The development of technologies complicates the identification of such leakage channels, which requires improving the methods of their detection, monitoring and neutralization. The article investigates the problem of countering information leakage through the material-material channel by creating a time-balanced security system in the organization. The authors propose a basic model of interaction in the “organization – attacker” system based on a Markov chain with discrete states and continuous time. The article analytically determines the relationship between the attack time and the time during which the organization’s security system can neutralize it. In addition, the authors explore the concept of a multi-level organization protection system, which takes into account the resources involved and the skills of security service employees to counter cyberattacks. At the end of the article, it is concluded that the proposed concept of an organization protection system will be effective against information leakage through a material channel. Effective countermeasures will contribute not only to preserving the information security of enterprises, but also to ensuring trust in organizations from partners, customers and regulators.
Keywords: Cybersecurity, information leakage, material leakage channel, Markov chain, Markov model.Зростання обсягів конфіденційних даних, що обробляються в організаціях, і підвищенням ризику їх витоку через недосконалість контролю фізичного доступу та використання технічних пристроїв обумовлює актуальність дослідження протидії витоку інформації матеріально-речовим каналом. Сучасні загрози пов’язані з маніпуляцією матеріальними носіями, мобільними пристроями, портативними накопичувачами, а також із викраденням інформації через друковані документи. Розвиток технологій ускладнює ідентифікацію таких каналів витоку, що вимагає вдосконалення методів їх виявлення, моніторингу та нейтралізації. У статті досліджується проблема протидії витоку інформації матеріально-речовим каналом шляхом створення збалансованої за часом системи безпеки в організації. Автори пропонують базову модель взаємодії в системі “організація – зловмисник” на основі ланцюга Маркова з дискретними станами та неперервним часом. У статті аналітично визначено співвідношення між часом атаки та часом, протягом якого система безпеки організації може її нейтралізувати. Крім того, автори досліджують концепцію багаторівневої системи захисту організації, яка враховує задіяні ресурси та навички співробітників служб захисту щодо протидії кібератакам. Наприкінці статті зроблено висновок, що запропонована концепція системи захисту організації буде ефективною проти витоку інформації матеріально-речовим каналом. Ефективна протидія сприятиме не лише збереженню інформаційної безпеки підприємств, але й забезпеченню довіри до організацій з боку партнерів, клієнтів та регуляторів.
Ключові слова: Кібербезпека, витік інформації, матеріально-речовий канал витоку, Марківський ланцюг, Марківська модель