State University of Telecommunications Open Journals System
Not a member yet
2308 research outputs found
Sort by
РОЗРОБКА МЕТОДУ АВТЕНТИФІКАЦІЇ НА ОСНОВІ МОДИФІКОВАНОЇ СХЕМИ MCELIECE ДЛЯ ЦИФРОВИХ РАДІОСТАНЦІЙ З ПОСТКВАНТОВОЮ СТІЙКІСТЮ
No full textIn modern trunked radio systems such as Project 25 (P25), TETRA or DMR, ensuring strong authentication is key toprotecting against unauthorized access, subscriber device impersonation and radio resource theft. Trunked systems, wherechannels are dynamically allocated for efficient group communication, are particularly vulnerable to cyber threats, includingMITM attacks, replay attacks and Subscriber Unit ID cloning. At the same time, there is a growing need to ensure security whenremotely managing the network infrastructure and supporting OTAR (Over-The-Air Rekeying) functions, which increases therisk of key compromise when using traditional authentication methods. Traditional authentication methods based on symmetrickeys (e.g. AES in P25 Link Layer Authentication) provide a basic level of security, but are not resistant to future threats suchas quantum computing, which can break classical cryptography. In addition, existing solutions are often limited by the hardwareresources of subscriber devices. This reduces the effectiveness of comprehensive protection and the flexibility of networkscaling. The aim of the research is to develop an authentication method that integrates code-theoretic schemes to increasecryptoresistance in trunked networks. The proposed method is based on a modification of the challenge-response protocol usinga modified McEliece code-theoretic scheme. Using this method allows combining high resistance to attacks from quantumcomputers and optimized use of computing resources. The proposed scheme provides security based on the NP-hard problemof decoding syndrome, which makes the method resistant to attacks on quantum computers. The implementation of this approachallows creating more reliable new-generation trunked networks with increased cyber-resistance.Keywords: trunked radio systems, authentication, code-theoretic schemes, post-quantum cryptography, challengeresponse, P25, OTAR.
References1. Menezes, A. J., Van Oorschot, P. C., & Vanstone, S. A. (1996). Handbook of applied cryptography[Електронний ресурс]. CRC Press. Режим доступу: https://cacr.uwaterloo.ca/hac/2. Shor, P. W. (1994). Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring. In Proceedingsof the 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (pp. 124–134). IEEE.3. National Institute of Standards and Technology. (2024). Post-quantum cryptography project [Електроннийресурс]. Режим доступу: https://csrc.nist.gov/projects/post-quantum-cryptography4. Alagic, G., et al. (2025). Status report on the fourth round of the NIST post-quantum cryptographystandardization process (NIST IR 8545) [Електронний ресурс]. National Institute of Standards and Technology. Режимдоступу: https://csrc.nist.gov/pubs/ir/8545/final5. National Institute of Standards and Technology. (2024). Module-lattice-based key-encapsulation mechanismstandard (ML-KEM) (FIPS PUB 203) [Електронний ресурс]. U.S. Department of Commerce. Режим доступу:https://csrc.nist.gov/pubs/fips/203/final6. National Institute of Standards and Technology. (2024). Module-lattice-based digital signature standard (MLDSA) (FIPS PUB 204) [Електронний ресурс]. U.S. Department of Commerce. Режим доступу: https://csrc.nist.gov/pubs/fips/204/final7. National Institute of Standards and Technology. (2024). Stateless hash-based digital signature standard (SLHDSA) (FIPS PUB 205) [Електронний ресурс]. U.S. Department of Commerce. Режим доступу: https://csrc.nist.gov/pubs/fips/205/final.8. Stebila, D., Fluhrer, S., & Gueron, S. (2025). Hybrid key exchange in Transport Layer Security (TLS) 1.3 (RFC9650) [Електронний ресурс]. Internet Engineering Task Force. Режим доступу: https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc96509. M. B., Schinzel, J., Lange, T., & Bernstein, D. J. (2025). Hybrid post-quantum key exchange in Secure Shell(SSH) (RFC 9710) [Електронний ресурс]. Internet Engineering Task Force. Режим доступу: https://www.rfceditor.org/rfc/rfc9710.10. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency. (2024). Link layer authentication and link layer encryption:Are you really secure? [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.cisa.gov/sites/default/files/2024-09/24_0828_s-n_LLA_LLE_are_you_really_secure_2022_final_508C.pdf.У сучасних транкових радіосистемах, таких як Project 25 (P25), TETRA чи DMR, забезпечення надійноїавтентифікації є ключовим для захисту від несанкціонованого доступу, імперсонації абонентських пристроїв такрадіжки радіоресурсів. Транкові системи, де канали динамічно виділяються для ефективного групового зв'язку,особливо вразливі до кіберзагроз, включаючи MITM-атаки, replay-атаки та клонування ідентифікаторів(Subscriber Unit ID). Наряду із цим зростає потреба у забезпеченні безпеки при віддаленому управліннімережевою інфраструктурою та підтримці функцій OTAR (Over-The-Air Rekeying), що підвищує ризиккомпрометації ключів у разі використання традиційних методів автентифікації. Традиційні методиавтентифікації, базовані на симетричних ключах (наприклад, AES у P25 Link Layer Authentication), забезпечуютьбазовий рівень безпеки, але не стійкі до майбутніх загроз, таких як квантові обчислення, які можуть зламатикласичну криптографію. Крім того, існуючі рішення часто обмежені апаратними ресурсами абонентськихпристроїв. Це знижує ефективність комплексного захисту та гнучкість масштабування мережі. Метоюдослідження є розробка методу автентифікації, що інтегрує теоретико-кодові схеми для підвищеннякриптостійкості в транкових мережах. Запропонований метод базується на модифікації challenge-responseпротоколу з використанням модифікованої теоретико-кодової схеми McEliece. Використання цього методудозволяє поєднувати високу стійкість до атак із квантових комп’ютерів та оптимізоване використанняобчислювальних ресурсів. Запропонована схема забезпечуює безпеку, ґрунтуючись на NP-складній проблемідекодування синдрому, що робить метод стійким до атак на квантових комп'ютерах. Реалізація даного підходудозволяє створити більш надійні транкові мережі нового покоління з підвищеною кіберстійкістю.Ключові слова: транкові радіосистеми, автентифікація, теоретико-кодові схеми, post-quantumcryptography, challenge-response, P25, OTAR.
Перелік посилань1. Menezes, A. J., Van Oorschot, P. C., & Vanstone, S. A. (1996). Handbook of applied cryptography[Електронний ресурс]. CRC Press. Режим доступу: https://cacr.uwaterloo.ca/hac/2. Shor, P. W. (1994). Algorithms for quantum computation: Discrete logarithms and factoring. In Proceedingsof the 35th Annual Symposium on Foundations of Computer Science (pp. 124–134). IEEE.3. National Institute of Standards and Technology. (2024). Post-quantum cryptography project [Електроннийресурс]. Режим доступу: https://csrc.nist.gov/projects/post-quantum-cryptography4. Alagic, G., et al. (2025). Status report on the fourth round of the NIST post-quantum cryptographystandardization process (NIST IR 8545) [Електронний ресурс]. National Institute of Standards and Technology. Режимдоступу: https://csrc.nist.gov/pubs/ir/8545/final5. National Institute of Standards and Technology. (2024). Module-lattice-based key-encapsulation mechanismstandard (ML-KEM) (FIPS PUB 203) [Електронний ресурс]. U.S. Department of Commerce. Режим доступу:https://csrc.nist.gov/pubs/fips/203/final6. National Institute of Standards and Technology. (2024). Module-lattice-based digital signature standard (MLDSA) (FIPS PUB 204) [Електронний ресурс]. U.S. Department of Commerce. Режим доступу: https://csrc.nist.gov/pubs/fips/204/final7. National Institute of Standards and Technology. (2024). Stateless hash-based digital signature standard (SLHDSA) (FIPS PUB 205) [Електронний ресурс]. U.S. Department of Commerce. Режим доступу: https://csrc.nist.gov/pubs/fips/205/final.8. Stebila, D., Fluhrer, S., & Gueron, S. (2025). Hybrid key exchange in Transport Layer Security (TLS) 1.3 (RFC9650) [Електронний ресурс]. Internet Engineering Task Force. Режим доступу: https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc96509. M. B., Schinzel, J., Lange, T., & Bernstein, D. J. (2025). Hybrid post-quantum key exchange in Secure Shell(SSH) (RFC 9710) [Електронний ресурс]. Internet Engineering Task Force. Режим доступу: https://www.rfceditor.org/rfc/rfc9710.10. Cybersecurity and Infrastructure Security Agency. (2024). Link layer authentication and link layer encryption:Are you really secure? [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://www.cisa.gov/sites/default/files/2024-09/24_0828_s-n_LLA_LLE_are_you_really_secure_2022_final_508C.pdf
МОДЕЛЬ ЗАХИЩЕНОГО МЕРЕЖЕВОГО ДОДАТКУ ОЦІНЮВАННЯ КІБЕРБЕЗПЕКИ ПОСТАЧАЛЬНИКІВ ХМАРНИХ СЕРВІСІВ
No full textThis article describes the developed model for assessing the security state ofcloud service providers on the Internet. The article presents the fully developed model along with all itsevaluation parameters. It provides an overview of the principles behind the construction of evaluationparameters and their respective levels. Each evaluation parameter is presented in the form of formulas thatcomprehensively describe the approach to assessing the security of cloud services for informationinfrastructure objects. Additionally, a generalized view of the model will be presented in the form of adiagram, including all evaluation parameters and groups of questions/answers used in the evaluation ofcloud service providers. Based on the developed principles and assessing parameters, a mathematicalevaluation model was built, which is the basis for developing a mathematical method and assessing system.
Keywords: cybersecurity, information security, assessment, mathematical model, audit, CSP, CloudService Provider, IaaS, PaaS, CaaS, FaaS, SaaS
List of used literature:1. Analysis of modern cloud services to ensure cybersecurity / Y. Pedchenko et al. ProcediaComputer Science. 2022. Vol. 207. P. 110–117. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.043.2. What Is Cloud Security? - Issues & Threats | Proofpoint US. Proofpoint. URL:https://www.proofpoint.com/us/threat-reference/cloud-security.3. What is Cyber Espionage? | CrowdStrikee. CrowdStrike: We Stop Breaches with AI-nativeCybersecurity. URL: https://www.crowdstrike.com/cybersecurity-101/cyberattacks/cyberespionage/.4. Top 15 Cloud Security Issues, Threats and Concerns. Checkpoint. URL:https://www.checkpoint.com/cyber-hub/cloud-security/what-is-cloud-security/top-cloud-securityissues-threats-and-concerns/.5. Top 10 Security Issues in Cloud Computing: Insights and Solutions. Veritis Group. URL:https://www.veritis.com/blog/top-10-security-issues-in-cloud-computing/.6. ISO/IEC 27001:2022. ISO. URL: https://www.iso.org/standard/27001.7. Morgan T. Cloud Spending Curtailed, On Premises Spending Heading Into Recession. TheNext Platform. URL: https://www.nextplatform.com/2023/04/03/cloud-spending-curtailed-onpremises-spending-heading-into-recession/.8. Корченко О. Системи захисту інформації: Монографія. Київ : НАУ, 2004. 264 с.9. Модель системи характеристик даних для оцінювання стану кіберзахисту в Україні /О. Потій та ін. Збірник наукових праць Центрального науково-дослідного інституту ЗбройнихСил України №4. 2023. Т. 107. С. 313–329.10. Morgan T. Cloud Spending Curtailed, On Premises Spending Heading Into Recession. TheNext Platform. URL: https://www.nextplatform.com/2023/04/03/cloud-spending-curtailed-onpremises-spending-heading-into-recession/.11. IaaS vs. CaaS vs. PaaS vs. FaaS vs. SaaS – What’s the difference?. Stample.URL: https://stample.com/link/stamples/5ff3d43b60b2acfb9eb5ceb6/iaas-vs-caas-vs-paas-vs-faasvs-saas-whats-the-difference.Дана стаття описує розроблену модель оцінкистану захищеності постачальників хмарних сервісів у мережі Інтернет. Під час розгляду статті будепредставлено повноцінно розроблену модель зі всіма її параметрами оцінки. Протягом даної статтібуде можливість ознайомитися з принципами побудови параметрів оцінки та їх рівнями. Додатковобуде представлено узагальнений вигляд моделі у вигляді схеми зі всіма параметрами оцінки тагрупами запитань/відповідей, що використовуються в розробленій моделі та є ключовими під часпроведення оцінки постачальників хмарних сервісів.
Ключові слова: кібербезпека, інформаційна безпека, оцінювання, математична модель, аудит,постачальники хмарних сервісів, CSP, IaaS, PaaS, CaaS, FaaS, SaaS
Список використаної літератури:1. Analysis of modern cloud services to ensure cybersecurity / Y. Pedchenko et al. ProcediaComputer Science. 2022. Vol. 207. P. 110–117. URL: https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.09.043.2. What Is Cloud Security? - Issues & Threats | Proofpoint US. Proofpoint. URL:https://www.proofpoint.com/us/threat-reference/cloud-security.3. What is Cyber Espionage? | CrowdStrikee. CrowdStrike: We Stop Breaches with AI-nativeCybersecurity. URL: https://www.crowdstrike.com/cybersecurity-101/cyberattacks/cyberespionage/.4. Top 15 Cloud Security Issues, Threats and Concerns. Checkpoint. URL:https://www.checkpoint.com/cyber-hub/cloud-security/what-is-cloud-security/top-cloud-securityissues-threats-and-concerns/.5. Top 10 Security Issues in Cloud Computing: Insights and Solutions. Veritis Group. URL:https://www.veritis.com/blog/top-10-security-issues-in-cloud-computing/.6. ISO/IEC 27001:2022. ISO. URL: https://www.iso.org/standard/27001.7. Morgan T. Cloud Spending Curtailed, On Premises Spending Heading Into Recession. TheNext Platform. URL: https://www.nextplatform.com/2023/04/03/cloud-spending-curtailed-onpremises-spending-heading-into-recession/.8. Корченко О. Системи захисту інформації: Монографія. Київ : НАУ, 2004. 264 с.9. Модель системи характеристик даних для оцінювання стану кіберзахисту в Україні /О. Потій та ін. Збірник наукових праць Центрального науково-дослідного інституту ЗбройнихСил України №4. 2023. Т. 107. С. 313–329.10. Morgan T. Cloud Spending Curtailed, On Premises Spending Heading Into Recession. TheNext Platform. URL: https://www.nextplatform.com/2023/04/03/cloud-spending-curtailed-onpremises-spending-heading-into-recession/.11. IaaS vs. CaaS vs. PaaS vs. FaaS vs. SaaS – What’s the difference?. Stample.URL: https://stample.com/link/stamples/5ff3d43b60b2acfb9eb5ceb6/iaas-vs-caas-vs-paas-vs-faasvs-saas-whats-the-difference
ОПТИМІЗАЦІЯ KAPPA-АРХІТЕКТУРИ ПРИ ПОБУДОВІ МАСШТАБОВАНИХ СИСТЕМ
No full text. The article discusses the design and construction ofscalable systems using efficient Lambda and Kappa architectures. Lambda architecture has manyadvantages, but the main disadvantage of this approach to designing scalable systems is its complexity dueto duplication of data processing logic. The main target of the research is to describe and develop analternative optimized model of the Kappa architecture, which consumes fewer resources but is excellent forreal-time event processing, which will provide an effective tool for building scalable systems and simplifythe choice. The result of the work is a comprehensive approach to building scalable systems, in which eachcomponent of the system will be optimized through event flow analysis, which will allow for significantimprovements in real-time data processing systems.Keywords: Kappa architecture, Lambda architecture, BigData, scalable systems, model optimization
References1. Білоконь А. С., Борисов С. О., Усатенко М. В., Федорченко В. М. Аналіз функціонуваннярозподілених систем обробки та зберігання даних. Системи управління навігації та зв’язку,Збірник наукових праць 2024, т. 3(77), С.84-88 URL: https://doi.org/: 10.26906/SUNZ.2024.3.082. Tanenbaum, Andrew S., and Maarten van Steen. Distributed Systems: Principles andParadigms. 3rd ed., Pearson, 2017.3. Мокін, В.Б., Крижановський, Є.М., Лучко, А.М., Білецький, Б.С., Жуков, С.О. 2021.Метод оптимізації інформаційних моделей масштабованих у просторі аналітичних веб-системза критерієм повноти їхньої топологічної спостережуваності. Вісник Вінницькогополітехнічного інституту. 2021, 131–141. URL: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2021-159-6-131-141.4. D. Y. Paramartha, A. L. Fitriyani, and S. Pramana. Development of Automated EnvironmentalData Collection System and Environment Statistics Dashboard. Indonesian Journal of Statistics andIts Applications, vol. 5, no. 2, pp. 314-325, 2021. URL: https://doi.org/10.29244/ijsa.v5i2p314-325.5. Мокін В. Б., Овчаренко І. І., Лучко А. М., Давидюк О. М. Побудова масштабованоїінформаційно-пошукової системи для управління річковим басейном на основі реєстрів таонтологічних моделей. Математичне моделювання в економіці, № 2 (15), 2019.6. Рудніченко М.Д. Методичні вказівки до розрахунково-графічної роботи з дисципліни«Моделі обробки структурованих и слабо структурованих масивів даних» для студентів спеціальності - 126 Інформаційні системи та технології / Укл.: М.Д. Рудніченко, Н.В. Бут. –Одеса: ОНПУ, 2020. – 10 с. (Електронна версія), Реєстраційний номер №7534-РС-2020(МВ11512)7. Schuster, Werner. Nathan Marz on Storm, Immutability in the Lambda Architecture, Clojure.www.infoq.com. Nathan Marz interview, 2014.8. Kleppmann M. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable,Scalable, and Maintainable Systems. O'Reilly Media, Incorporated, 2017. 616 p.У статті розглядаються питанняпроектування та побудови масштабованих систем з використанням ефективних Lambda та Kappaархітектур. Lambda-архітектура, має багато переваг, але головним недоліком цього підходу допроектування масштабованих систем систем вважається його складність через дублювання логікиобробки даних. Основною метою дослідження є опис та розробка альтернативної оптимізованоїмоделі Kappa-архітектури, яка споживає менше ресурсів, але відмінно підходить для обробки подійу режимі реального часу, що дозволить отримати ефективний інструмент побудови масштабованихсистем та спростить вибір. Результатом роботи є комплексний підхід до побудови масштабованихсистем, в якому завдяки аналізу потоку подій буде оптимізовуватися кожна складова системи, щодозволить значно вдосконалити систем обробки даних у реальному часі.Ключові слова: Kappa-архітектура, Lambda-архітектура, BigData, масштабовані системи,оптимізація моделі
Список використаної літератури1. Білоконь А. С., Борисов С. О., Усатенко М. В., Федорченко В. М. Аналіз функціонуваннярозподілених систем обробки та зберігання даних. Системи управління навігації та зв’язку,Збірник наукових праць 2024, т. 3(77), С.84-88 URL: https://doi.org/: 10.26906/SUNZ.2024.3.082. Tanenbaum, Andrew S., and Maarten van Steen. Distributed Systems: Principles andParadigms. 3rd ed., Pearson, 2017.3. Мокін, В.Б., Крижановський, Є.М., Лучко, А.М., Білецький, Б.С., Жуков, С.О. 2021.Метод оптимізації інформаційних моделей масштабованих у просторі аналітичних веб-системза критерієм повноти їхньої топологічної спостережуваності. Вісник Вінницькогополітехнічного інституту. 2021, 131–141. URL: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2021-159-6-131-141.4. D. Y. Paramartha, A. L. Fitriyani, and S. Pramana. Development of Automated EnvironmentalData Collection System and Environment Statistics Dashboard. Indonesian Journal of Statistics andIts Applications, vol. 5, no. 2, pp. 314-325, 2021. URL: https://doi.org/10.29244/ijsa.v5i2p314-325.5. Мокін В. Б., Овчаренко І. І., Лучко А. М., Давидюк О. М. Побудова масштабованоїінформаційно-пошукової системи для управління річковим басейном на основі реєстрів таонтологічних моделей. Математичне моделювання в економіці, № 2 (15), 2019.6. Рудніченко М.Д. Методичні вказівки до розрахунково-графічної роботи з дисципліни«Моделі обробки структурованих и слабо структурованих масивів даних» для студентів спеціальності - 126 Інформаційні системи та технології / Укл.: М.Д. Рудніченко, Н.В. Бут. –Одеса: ОНПУ, 2020. – 10 с. (Електронна версія), Реєстраційний номер №7534-РС-2020(МВ11512)7. Schuster, Werner. Nathan Marz on Storm, Immutability in the Lambda Architecture, Clojure.www.infoq.com. Nathan Marz interview, 2014.8. Kleppmann M. Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable,Scalable, and Maintainable Systems. O'Reilly Media, Incorporated, 2017. 616 p
ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОБЛЕМ ФУНКЦІОНУВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ МЕРЕЖ З ЗАСТОСУВАННЯМ ІНТЕРНЕТУ РЕЧЕЙ
No full textThe article is devoted to theconsideration of the Internet of Things technology, where it is necessary to first of all evaluate the basicprinciples, key tasks, as well as the most modern approaches and solutions.The article proves that the Internet of Things is associated with a physical action or event. It forms aresponse to a real-world factor. At the same time, a single sensor can generate a huge amount of data, forexample, an acoustic sensor for preventive equipment inspection. In other cases, a single bit of data isenough to convey important information about the state of the system. Sensor systems have evolved and,in accordance with Moore's law, have shrunk to sub-nanometer sizes and become significantly cheaper.This is what predicts that many devices will be connected to the Internet of Things, and this is why thesepredictions will come true.Therefore, when considering the Internet of Things, it is necessary to consider microelectromechanicalsystems, sensors and other types of low-cost edge devices and their electrophysical properties. This alsoapplies to the power systems needed to power the edge devices.Keywords: sensors, differentiated privacy, Internet of Things, information system, privacy protection
References1. В. Б. Толубко, Л. Н. Беркман, Л. П. Крючкова, А. Ю. Ткачов. Підвищення показниківякості системи управління послугами мережами майбутнього / В // Наукові запискиУкраїнського науково-дослідного інституту зв'язку. - 2018. - № 3. - С. 5-11.2. Ambient Backscatter Communications: A Contemporary Survey / N. Van Huynh et al. IEEECommunications Surveys & Tutorials. 2018. Vol. 20, no. 4. P. 2889–2922. URL:https://doi.org/10.1109/comst.2018.2841964.3. Mao Q., Hu F., Hao Q. Deep Learning for Intelligent Wireless Networks: A ComprehensiveSurvey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2018. Vol. 20, no. 4. P. 2595–2621. URL:https://doi.org/10.1109/comst.2018.2846401.4. G. Vougioukas and A. Bletsas, “Switching frequency techniques for universal ambientbackscatter networking,” IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 37, no. 2, pp. 464-477, Feb. 2019.5. Zhang C., Patras P., Haddadi H. Deep Learning in Mobile and Wireless Networking: ASurvey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2019. Vol. 21, no. 3. P. 2224–2287. URL:https://doi.org/10.1109/comst.2019.2904897.6. Modulation in the Air: Backscatter Communication Over Ambient OFDM Carrier / G. Yanget al. IEEE Transactions on Communications. 2018. Vol. 66, no. 3. P. 1219–1233. URL:https://doi.org/10.1109/tcomm.2017.2772261.7. Yang G., Zhang Q., Liang Y.-C. Cooperative Ambient Backscatter Communications forGreen Internet-of-Things. IEEE Internet of Things Journal. 2018. Vol. 5, no. 2. P. 1116–1130. URL:https://doi.org/10.1109/jiot.2018.2799848.8. Hua S., Wang Q., Xu X. Application of machine learning in wireless communication.Theoretical and Natural Science. 2023. Vol. 12, no. 1. P. 130–135. URL:https://doi.org/10.54254/2753-8818/12/20230452.9. X. Zhou, M. Sun, G. Y. Li, and B.-H. F. Juang, “Intelligent wireless communications enabledby cognitive radio and machine learning,” China Commun., vol. 15, no. 12, pp. 16-48, Dec. 2018.Стаття присвяченарозгляду технології Інтернет речей, де потрібно насамперед оцінити базові принципи, ключовізавдання, а також найсучасніші підходи та рішення.В статті доведено, що Інтернет речей пов'язаний з фізичною дією або подією. Він формуєреакцію на фактор реального світу. При цьому один-єдиний датчик може згенерувати величезнийобсяг даних, наприклад, акустичний датчик для профілактичного огляду обладнання. В іншихвипадках одного біта даних достатньо, щоб передати важливі відомості про стан системи. Системидатчиків еволюціонували і, відповідно до закону Мура, зменшилися до субнанометрових розмірів істали істотно дешевше. Саме це прогнозує, що до Інтернету речей будуть підключені безлічпристроїв, і саме тому ці прогнози виправдаються.Тому, розглядаючи Інтернет речей, необхідно розглядати мікроелектромеханічні системи,датчики і інші типи недорогих граничних пристроїв і їх електрофізичні властивості. Це стосуєтьсяі енергетичних систем, необхідних для живлення граничних пристроїв.Ключові слова: датчики, диференційована конфіденційність, Інтернет речей, інформаційнасистема, захист конфіденційності
Список використаної літератури1. В. Б. Толубко, Л. Н. Беркман, Л. П. Крючкова, А. Ю. Ткачов. Підвищення показниківякості системи управління послугами мережами майбутнього / В // Наукові запискиУкраїнського науково-дослідного інституту зв'язку. - 2018. - № 3. - С. 5-11.2. Ambient Backscatter Communications: A Contemporary Survey / N. Van Huynh et al. IEEECommunications Surveys & Tutorials. 2018. Vol. 20, no. 4. P. 2889–2922. URL:https://doi.org/10.1109/comst.2018.2841964.3. Mao Q., Hu F., Hao Q. Deep Learning for Intelligent Wireless Networks: A ComprehensiveSurvey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2018. Vol. 20, no. 4. P. 2595–2621. URL:https://doi.org/10.1109/comst.2018.2846401.4. G. Vougioukas and A. Bletsas, “Switching frequency techniques for universal ambientbackscatter networking,” IEEE J. Select. Areas Commun., vol. 37, no. 2, pp. 464-477, Feb. 2019.5. Zhang C., Patras P., Haddadi H. Deep Learning in Mobile and Wireless Networking: ASurvey. IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2019. Vol. 21, no. 3. P. 2224–2287. URL:https://doi.org/10.1109/comst.2019.2904897.6. Modulation in the Air: Backscatter Communication Over Ambient OFDM Carrier / G. Yanget al. IEEE Transactions on Communications. 2018. Vol. 66, no. 3. P. 1219–1233. URL:https://doi.org/10.1109/tcomm.2017.2772261.7. Yang G., Zhang Q., Liang Y.-C. Cooperative Ambient Backscatter Communications forGreen Internet-of-Things. IEEE Internet of Things Journal. 2018. Vol. 5, no. 2. P. 1116–1130. URL:https://doi.org/10.1109/jiot.2018.2799848.8. Hua S., Wang Q., Xu X. Application of machine learning in wireless communication.Theoretical and Natural Science. 2023. Vol. 12, no. 1. P. 130–135. URL:https://doi.org/10.54254/2753-8818/12/20230452.9. X. Zhou, M. Sun, G. Y. Li, and B.-H. F. Juang, “Intelligent wireless communications enabledby cognitive radio and machine learning,” China Commun., vol. 15, no. 12, pp. 16-48, Dec. 2018
ГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ В СФЕРІ CИНТЕЗУ МОВЛЕННЯ
No full textDeep learning systemsallow you to automate complex tasks that previously required human intelligence, and do so with highaccuracy. Deep learning uses artificial neural networks with many layers – each layer processes informationin an increasingly complex and abstract way. This allows the system to learn high-level features such asemotions, intonations, expressiveness, etc. The introduction of these features makes synthesized speechmore natural, which contributes to its better perception by humans. Unlike traditional speech synthesismethods, such as formant synthesis, concatenative synthesis or HMM-based approaches (Hidden MarkovModels), deep learning provides much higher flexibility and sound quality. In traditional systems, speechwas built from pre-recorded fragments or generated according to predefined rules, which limited thenaturalness, intonation richness and emotional coloring of the voice. Thus, deep learning overcomes keylimitations of traditional approaches and opens up new opportunities in the field of voice technologies –from text-to-speech to full-fledged emotional communication between humans and machines. The articleconsiders the main areas of application of deep learning for speech synthesis, analyzes existing approachesto building synthesis systems, and analyzes their weaknesses and strengths.Keywords: deep learning, neural network, synthesized speech
References1. Self-Supervised Speech Representation Learning: A Review / A. Mohamed et al. IEEEJournal of Selected Topics in Signal Processing. 2022. P. 1–34.URL: https://doi.org/10.1109/jstsp.2022.3207050.2. HuBERT: Self-Supervised Speech Representation Learning by Masked Prediction of HiddenUnits / W.-N. Hsu et al. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2021.Vol. 29. P. 3451–3460. URL: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.31222913. Hastad J., Risse K. On Bounded Depth Proofs for Tseitin Formulas on the Grid;Revisited. 2022 IEEE 63rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS),Denver, CO, USA, 31 October – 3 November 2022. 2022.URL: https://doi.org/10.1109/focs54457.2022.001104. Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition / A. Gulati etal. Interspeech 2020. ISCA, 2020. URL: https://doi.org/10.21437/interspeech.2020-3015.5. Natural TTS Synthesis by Conditioning Wavenet on MEL Spectrogram Predictions / J. Shenet al. ICASSP 2018 - 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and SignalProcessing (ICASSP), Calgary, AB, 15–20 April 2018. 2018.URL: https://doi.org/10.1109/icassp.2018.8461368.6. DeCLUTR: Deep Contrastive Learning for Unsupervised Textual Representations / J. Giorgiet al. Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics andthe 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers),Online. Stroudsburg, PA, USA, 2021. URL: https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.72.7. Simultaneous modeling of spectrum, pitch and duration in HMM-based speech synthesis /T. Yoshimura et al. 6th European Conference on Speech Communication and Technology(Eurospeech 1999). ISCA, 1999. URL: https://doi.org/10.21437/eurospeech.1999-513.8. Xu S.H. Study on HMM-Based Chinese Speech Synthesis. Beijing : Beijing University ofPosts and Telecommunications, 2007.9. Sotelo J., Mehri S., Kumar K., Santos J.F., Kastner K., Courville A., Bengio Y. Char2wav:End-to-end Speech Synthesis // Proceedings of the International Conference on LearningRepresentations Workshop, Toulon, France, 24–26 April 2017.10. Klatt D. H. Software for a cascade/parallel formant synthesizer. The Journal of the AcousticalSociety of America. 1980. Vol. 67, no. 3. P. 971–995. URL: https://doi.org/10.1121/1.383940.11. Moulines E., Charpentier F. Pitch-synchronous waveform processing techniques for text-tospeech synthesis using diphones. Speech Communication. 1990. Vol. 9, no. 5-6. P. 453–467.URL: https://doi.org/10.1016/0167-6393(90)90021-z.12. Ze H., Senior A., Schuster M. Statistical parametric speech synthesis using deep neuralnetworks. ICASSP 2013 - 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and SignalProcessing (ICASSP), Vancouver, BC, Canada, 26–31 May 2013. 2013.URL: https://doi.org/10.1109/icassp.2013.6639215.13. Morise M., Yokomori F., Ozawa K. WORLD: A Vocoder-Based High-Quality SpeechSynthesis System for Real-Time Applications. IEICE Transactions on Information and Systems.2016. E99.D, no. 7. P. 1877–1884. URL: https://doi.org/10.1587/transinf.2015edp7457.14. Luong T., Pham H., Manning C. D. Effective Approaches to Attention-based NeuralMachine Translation. Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in NaturalLanguage Processing, Lisbon, Portugal. Stroudsburg, PA, USA, 2015.URL: https://doi.org/10.18653/v1/d15-1166.Системиглибокого навчання дозволяють автоматизувати складні завдання, які раніше вимагали людськогоінтелекту, і роблять це з високою точністю. Глибоке навчання використовує штучні нейроннімережі з багатьма шарами – кожен шар обробляє інформацію дедалі складніше й абстрактніше. Цедозволяє системі навчатися високорівневими ознакам, таким як емоції, інтонації, виразність. тощо.Впровадження цих ознак робить синтезоване мовлення більш природним, що сприяє кращомусприйняттю його людиною. На відміну від традиційних методів синтезу мовлення, таких якформантний синтез, конкатенативний синтез або HMM-основні підходи (Hidden Markov Models),глибоке навчання забезпечує значно вищу гнучкість і якість звучання. У традиційних системахмовлення будувалося з наперед записаних фрагментів або генерувалося за заздалегідь визначенимиправилами, що обмежувало природність, інтонаційне багатство та емоційне забарвлення голосу.Таким чином, глибоке навчання долає ключові обмеження традиційних підходів і відкриває новіможливості в галузі голосових технологій – від тексту в мовлення до повноцінної емоційноїкомунікації між людиною і машиною. У статті розглянуто основні напрямки застосуванняглибокого навчання для синтезу мовлення, проведено аналіз існуючих підходів в побудові системсинтезу та проаналізовано їх слабкі та сильні сторони.Ключові слова: глибоке навчання, нейронна мережа, синтез мовлення
Список використаної літератури1. Self-Supervised Speech Representation Learning: A Review / A. Mohamed et al. IEEEJournal of Selected Topics in Signal Processing. 2022. P. 1–34.URL: https://doi.org/10.1109/jstsp.2022.3207050.2. HuBERT: Self-Supervised Speech Representation Learning by Masked Prediction of HiddenUnits / W.-N. Hsu et al. IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing. 2021.Vol. 29. P. 3451–3460. URL: https://doi.org/10.1109/taslp.2021.31222913. Hastad J., Risse K. On Bounded Depth Proofs for Tseitin Formulas on the Grid;Revisited. 2022 IEEE 63rd Annual Symposium on Foundations of Computer Science (FOCS),Denver, CO, USA, 31 October – 3 November 2022. 2022.URL: https://doi.org/10.1109/focs54457.2022.001104. Conformer: Convolution-augmented Transformer for Speech Recognition / A. Gulati etal. Interspeech 2020. ISCA, 2020. URL: https://doi.org/10.21437/interspeech.2020-3015.5. Natural TTS Synthesis by Conditioning Wavenet on MEL Spectrogram Predictions / J. Shenet al. ICASSP 2018 - 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and SignalProcessing (ICASSP), Calgary, AB, 15–20 April 2018. 2018.URL: https://doi.org/10.1109/icassp.2018.8461368.6. DeCLUTR: Deep Contrastive Learning for Unsupervised Textual Representations / J. Giorgiet al. Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics andthe 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers),Online. Stroudsburg, PA, USA, 2021. URL: https://doi.org/10.18653/v1/2021.acl-long.72.7. Simultaneous modeling of spectrum, pitch and duration in HMM-based speech synthesis /T. Yoshimura et al. 6th European Conference on Speech Communication and Technology(Eurospeech 1999). ISCA, 1999. URL: https://doi.org/10.21437/eurospeech.1999-513.8. Xu S.H. Study on HMM-Based Chinese Speech Synthesis. Beijing : Beijing University ofPosts and Telecommunications, 2007.9. Sotelo J., Mehri S., Kumar K., Santos J.F., Kastner K., Courville A., Bengio Y. Char2wav:End-to-end Speech Synthesis // Proceedings of the International Conference on LearningRepresentations Workshop, Toulon, France, 24–26 April 2017.10. Klatt D. H. Software for a cascade/parallel formant synthesizer. The Journal of the AcousticalSociety of America. 1980. Vol. 67, no. 3. P. 971–995. URL: https://doi.org/10.1121/1.383940.11. Moulines E., Charpentier F. Pitch-synchronous waveform processing techniques for text-tospeech synthesis using diphones. Speech Communication. 1990. Vol. 9, no. 5-6. P. 453–467.URL: https://doi.org/10.1016/0167-6393(90)90021-z.12. Ze H., Senior A., Schuster M. Statistical parametric speech synthesis using deep neuralnetworks. ICASSP 2013 - 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and SignalProcessing (ICASSP), Vancouver, BC, Canada, 26–31 May 2013. 2013.URL: https://doi.org/10.1109/icassp.2013.6639215.13. Morise M., Yokomori F., Ozawa K. WORLD: A Vocoder-Based High-Quality SpeechSynthesis System for Real-Time Applications. IEICE Transactions on Information and Systems.2016. E99.D, no. 7. P. 1877–1884. URL: https://doi.org/10.1587/transinf.2015edp7457.14. Luong T., Pham H., Manning C. D. Effective Approaches to Attention-based NeuralMachine Translation. Proceedings of the 2015 Conference on Empirical Methods in NaturalLanguage Processing, Lisbon, Portugal. Stroudsburg, PA, USA, 2015.URL: https://doi.org/10.18653/v1/d15-1166
ВИКОРИСТАННЯ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ПРИ РОЗРОБЦІ ТЕЛЕГРАМ ЧАТ-БОТУ НА МОВІ PYTHON З ВИКОРИСТАННЯМ БАЗИ ДАНИХ SQLITE
No full textUsing cloud technologiesin the development of a Telegram chatbot in Python using the SQLite database. This article analyzeschatbots and reveals the role that bots play in the modern world. The project was implemented using thePython programming language and the PyCharm integrated development environment. In the process ofdeveloping the Telegram chatbot, preference was given to using the SQLite database. To ensurecommunication with the Telegram messenger, the Aiogram, Sqlite packages and the communicationinterface with the Telegram Bot API application were used. The bot was officially registered in Telegramwith a unique search identifier @TgSQL_bot. Testing was carried out both during the development processand after completion, including manual testing of the functioning and response speed of the program toverify the correctness of the bot's operation. This chatbot is an effective tool for controlling financialexpenses through the Telegram messenger, it provides users with convenient access to the necessaryinformation and the ability to interact with it in real time.Keywords: Telegram chatbot, Python programming language, SQLite database
References1. Що таке чат-бот: секрети використання та основні переваги для бізнесу. HelpCrunch.URL: https://helpcrunch.com/blog/uk/shcho-take-chat-bot/.2. Чат-бот. Переваги, засоби використання та як створити бота. Gerabot. URL:https://gerabot.com/article/detalno_pro_chatboti.3. Месенджери довіри. Reputation Construction. URL:https://reputation.construction/mediatrust20234. Для 50,6% читачів основним месенджером є Telegram. Результати опитування AIN.UA.URL: https://ain.ua/2023/03/09/telegram-osnovnyj-mesendzher-opytuvannya/.5. Lutz M. Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming. – O’Reilly, 2025. – 1501p.6. Hillard D. Practices of the Python Pro. Manning, 2019. 248 p.7. Scavetta R. J., Angelov A. Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of BothWorlds. O’Reilly, 2021. 198 p.8. Ernesti J., Kaiser P. Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming.Rheinwerk Computing, 2022. 1078 p.9. Gorelick M., Ozsvald I. High Performance Python: Practical Performant Programming forHumans. O’Reilly, 2020. 469 p.10. Beaulieu A. Learning SQL: Generate, Manipulate, and Retrieve Data. O’Reilly, 2020. 380 p.11. Кращі IDE для Python в 2023 році. Блог Mate academy. URL:https://mate.academy/blog/python/ide-for-python-2023/.12. Smetana M. Y. How Python brings efficiency to chatbots: enhancing user experience withmagic filters in Aiogram. Connectivity. 2024. Vol. 168, no. 2. URL: https://doi.org/10.31673/2412-9070.2024.025559.13. Що таке API: навіщо використовується програмістами та базові основи роботи з ним.Академія ITSTEP. URL: https://cloud.itstep.org/blog_3/what-is-an-api-why-is-it-used-byprogrammers-and-the-basics-of-working-with-it.14. Лавренчук C., Чабан А. Дослідження зміни погодних умов за допомогою Telegram BotAPI. COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION.2020. № 41. С. 46–50. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-41-08.15. SQLite / K. P. Gaffney et al. Proceedings of the VLDB Endowment. 2022. Vol. 15, no. 12.P. 3535–3547. URL: https://doi.org/10.14778/3554821.3554842.16. de Quattro A. Guide to SQLite: Practical Guide. Independently Published, 2024. 118 p.17. BotFather. Можливості, команди та функціонал. Gerabot. URL:https://gerabot.com/article/botfather_mozhlivosti_ta_funkcional.18. Chatbot Analysis / Mr. Bhor Shubham et al. International Journal of Advanced Research inScience, Communication and Technology. 2022. P. 405–408. URL: https://doi.org/10.48175/ijarsct3547.19. Using Python on PythonAnywhere. Python for Everybody. URL:https://www.py4e.com/software-pyaw.php.20. Python in the Cloud: Let’s Explore PythonAnywhere and Other Alternatives. Codemotion.URL: https://www.codemotion.com/magazine/languages/python-in-the-cloud-lets-pythonanywhereand-other-alternatives/.У даній статті проведено аналіз чат-ботів, виявлено їх роль яку відіграють боти всучасному світі. Реалізація проекту відбулася з використанням мови програмування Python таінтегрованого середовища розробки PyCharm. У процесі розробки Telegram чат-боту було відданоперевагу використанню бази даних SQLite. Для забезпечення зв'язку з месенджером Telegramвикористано пакети Aiogram, Sqlite та інтерфейс зв’язку з додатком Telegram Bot API. Бот бувофіційно зареєстрований у Telegram з унікальним ідентифікатором пошуку @TgSQL_bot.Проведено тестування як у процесі розробки, так і після завершення, включаючи ручну перевіркуфункціонування, швидкості відповідей програми для перевірки коректності роботи бота. Цей чатбот є ефективним інструментом для контроля фінансових витрат через месенджер Telegram, вінзабезпечує користувачам зручний доступ до необхідної інформації та можливість взаємодії з ним урежимі реального часу.Ключові слова: телеграм чат-бот, мова програмування Python, база даних SQLite
Список використаної літератури1. Що таке чат-бот: секрети використання та основні переваги для бізнесу. HelpCrunch.URL: https://helpcrunch.com/blog/uk/shcho-take-chat-bot/.2. Чат-бот. Переваги, засоби використання та як створити бота. Gerabot. URL:https://gerabot.com/article/detalno_pro_chatboti.3. Месенджери довіри. Reputation Construction. URL:https://reputation.construction/mediatrust20234. Для 50,6% читачів основним месенджером є Telegram. Результати опитування AIN.UA.URL: https://ain.ua/2023/03/09/telegram-osnovnyj-mesendzher-opytuvannya/.5. Lutz M. Learning Python: Powerful Object-Oriented Programming. – O’Reilly, 2025. – 1501p.6. Hillard D. Practices of the Python Pro. Manning, 2019. 248 p.7. Scavetta R. J., Angelov A. Python and R for the Modern Data Scientist: The Best of BothWorlds. O’Reilly, 2021. 198 p.8. Ernesti J., Kaiser P. Python 3: The Comprehensive Guide to Hands-On Python Programming.Rheinwerk Computing, 2022. 1078 p.9. Gorelick M., Ozsvald I. High Performance Python: Practical Performant Programming forHumans. O’Reilly, 2020. 469 p.10. Beaulieu A. Learning SQL: Generate, Manipulate, and Retrieve Data. O’Reilly, 2020. 380 p.11. Кращі IDE для Python в 2023 році. Блог Mate academy. URL:https://mate.academy/blog/python/ide-for-python-2023/.12. Smetana M. Y. How Python brings efficiency to chatbots: enhancing user experience withmagic filters in Aiogram. Connectivity. 2024. Vol. 168, no. 2. URL: https://doi.org/10.31673/2412-9070.2024.025559.13. Що таке API: навіщо використовується програмістами та базові основи роботи з ним.Академія ITSTEP. URL: https://cloud.itstep.org/blog_3/what-is-an-api-why-is-it-used-byprogrammers-and-the-basics-of-working-with-it.14. Лавренчук C., Чабан А. Дослідження зміни погодних умов за допомогою Telegram BotAPI. COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION.2020. № 41. С. 46–50. URL: https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-41-08.15. SQLite / K. P. Gaffney et al. Proceedings of the VLDB Endowment. 2022. Vol. 15, no. 12.P. 3535–3547. URL: https://doi.org/10.14778/3554821.3554842.16. de Quattro A. Guide to SQLite: Practical Guide. Independently Published, 2024. 118 p.17. BotFather. Можливості, команди та функціонал. Gerabot. URL:https://gerabot.com/article/botfather_mozhlivosti_ta_funkcional.18. Chatbot Analysis / Mr. Bhor Shubham et al. International Journal of Advanced Research inScience, Communication and Technology. 2022. P. 405–408. URL: https://doi.org/10.48175/ijarsct3547.19. Using Python on PythonAnywhere. Python for Everybody. URL:https://www.py4e.com/software-pyaw.php.20. Python in the Cloud: Let’s Explore PythonAnywhere and Other Alternatives. Codemotion.URL: https://www.codemotion.com/magazine/languages/python-in-the-cloud-lets-pythonanywhereand-other-alternatives/
ЦИФРОВА ТРАНСФОРМАЦІЯ ЯК ІНСТРУМЕНТ МОДЕРНІЗАЦІЇ ДЕРЖАВНОГО СЕКТОРУ
No full textThe article considers digital transformation as a systemic tool formodernizing the public sector in the context of the emergence of a new form ofgovernment – netocracy. Particular attention is paid to the shift in the managementparadigm from the traditional hierarchical model to a network-oriented, knowledgecentric public administration based on digital competence, access to information flowsand strategic platform management. The focus of the study is the phenomenon ofnetocracy as a new type of power transformation, in which legitimacy moves fromofficial mandates to digital reputation and influence in the information space.The relationship between digital technologies, public services, algorithmicmanagement and new sources of legitimation is analyzed. It is emphasized that digitaltransformation is not limited to the technical improvement of public services, but is adeep systemic change in management logic that integrates elements of openness, anticorruption, social inclusion and adaptability.The Ukrainian case study – the «Diya» platform and the activities of the Ministryof Digital Transformation of Ukraine as examples of the implementation of digitalgovernance built on netocracy principles – is examined. The potential of digitalizationfor ensuring sustainable development, improving the quality of governance andimplementing citizensʼ digital rights is revealed.The challenges of the digital age are separately analyzed: issues ofcybersecurity, digital sovereignty, risks of algorithmic discrimination, accessibility ofdigital services for vulnerable groups of the population. It is substantiated that digitaltransformation in the context of the emergence of netocracy is not only a tool forinnovation, but also a mechanism for updating the model of public administration andforming a new social contract between the state, citizens and digital elites in the contextof global changes and military challenges.
REFERENCES1. Honcharuk, N., & Cherednichenko, A. (2022). Modernizatsiia publichnohoupravlinnia v Ukraini v umovakh viiny ta v postvoiennyi period u kontekstiyevropeiskykh tsinnostei. Aspekty Publichnoho Upravlinnia, 10(6), 46–54.https://doi.org/10.15421/152243 [in Ukrainian].2. Diia. (n.d.). Retrieved from https://diia.gov.ua [in Ukrainian].3. Kalnysh, Y. H., & Storozhenko, L. H. (2024). Fenomenolohiia netokratii. Suspilstvota Natsionalni Interesy, 7(7), 566–580. https://doi.org/10.52058/3041-1572-2024-7(7)-566-580 [in Ukrainian].4. Kuibida, V. S., Karpenko, O. V., & Namestnik, V. V. (2018). Tsyfrove vriaduvanniav Ukraini: bazovi defintsii poniatiino-katehorialnoho aparatu. Visnyk NatsionalnoiAkademii Derzhavnoho Upravlinnia pry Prezydentovi Ukrainy. Seriia: DerzhavneUpravlinnia, 1, 5–10. Retrieved from http://nbuv.gov.ua/UJRN/vnaddy_2018_1_3[in Ukrainian].5. Ministerstvo tsyfrovoi transformatsii Ukrainy. (n.d.). Retrieved fromhttps://thedigital.gov.ua [in Ukrainian].6. Polovyi, P. V. (2021). Modernizatsiia publichnoho upravlinnia v umovakh rozvytkutsyfrovoho suspilstva. Publichne Upravlinnia ta Mytne Administruvannia, 2(29), 37–43. https://doi.org/10.32836/2310-9653-2021-2.6 [in Ukrainian].7. Pro Tsili Staloho Rozvytku Ukrainy na period do 2030 roku: Ukaz PrezydentaUkrainy. (n.d.). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/722/2019#Text[in Ukrainian].8. DT4UA. URL: https://eu4digitalua.eu/uk/dt4ua [in English].9. EGAP. URL: https://egap.in.ua [in English].10. EU Digital Strategy. URL: https://eufordigital.eu/discover-eu/eu-digital-strategy [inEnglish].11. EU4DigitalUA. URL: https://eu4digitalua.eu/uk [in English].12. OECD Digital Government Policy Framework. URL:https://www.oecd.org/en/publications/the-oecd-digital-government-policyframework_f64fed2a-en.html [in English].13. UN E-Government Development Index. URL:https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/About/Overview/-E-GovernmentDevelopment-Index [in English].14. USAID. URL: https://www.usaid.gov [in English].У статті розглядається цифрова трансформація як системнийінструмент модернізації державного сектору в умовах становлення нової формивлади – нетократії. Особливий акцент зроблено на трансформації управлінськоїпарадигми – від класичної ієрархічної моделі до мережевої, орієнтованої на знанняформи публічного управління, заснованої на цифровій грамотності, вільномудоступі до інформаційних ресурсів і стратегічному управлінні цифровимиплатформами.У фокусі дослідження – явище нетократії, як новий тип трансформаціївлади, при якому легітимність переходить від офіційних мандатів до цифровоїрепутації та впливу в інформаційному просторі.Проаналізовано взаємозвʼязок між цифровими технологіями, публічнимисервісами, алгоритмічним управлінням і новими джерелами легітимації. Підкреслено, що цифрова трансформація не обмежується технічнимудосконаленням державних послуг, а є глибокою системною зміною управлінськоїлогіки, що інтегрує елементи відкритості, антикорупційності, соціальної інклюзіїта адаптивності.Досліджено український кейс – платформу «Дія» та діяльністьМіністерства цифрової трансформації України як приклади втілення цифровогоурядування, побудованого на нетократичних принципах. Розкрито потенціалцифровізації для забезпечення сталого розвитку, підвищення якості врядування тареалізації цифрових прав громадян.Окремо проаналізовано виклики цифрової епохи: питання кібербезпеки,цифрового суверенітету, ризики алгоритмічної дискримінації, доступністьцифрових послуг для вразливих груп населення. Обґрунтовано, що цифроватрансформація в умовах становлення нетократії є не лише інструментомінновацій, а механізмом оновлення моделі публічного управління та формуваннянового суспільного договору між державою, громадянами і цифровими елітами вумовах глобальних змін і воєнних викликів.
ДЖЕРЕЛА ТА ЛІТЕРАТУРА1. Гончарук Н., Чередниченко А. Модернізація публічного управління в Україні вумовах війни та в поствоєнний період у контексті європейських цінностей.Аспекти публічного управління. 2022. № 10. № 6. С. 46-54. DOI:https://doi.org/10.15421/152243.2. Дія. URL: https://diia.gov.ua.3. Кальниш Ю.Г., Стороженко Л.Г. Феноменологія нетократії. Суспільство танаціональні інтереси. 2024. № 7(7). С. 566–580. DOI:https://doi.org/10.52058/3041-1572-2024-7(7)-566-580.4. Куйбіда В.С., Карпенко О.В., Наместнік В.В. Цифрове врядування в Україні:базові дефініції понятійно-категоріального апарату. Вісник Національноїакадемії державного управління при Президентові України. Серія : Державнеуправління. 2018. № 1. С. 5-10. URL: http://nbuv.gov.ua/UJRN/vnaddy_2018_1_3.5. Міністерство цифрової трансформації України. URL: https://thedigital.gov.ua.6. Польовий П.В. Модернізація публічного управління в умовах розвиткуцифрового суспільства. Публічне управління та митне адміністрування. 2021.№ 2 (29). С. 37-43. DOI: https://doi.org/10.32836/2310-9653-2021-2.6.7. Про Цілі сталого розвитку України на період до 2030 року: Указ ПрезидентаУкраїни. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/722/2019#Text.8. DT4UA. URL: https://eu4digitalua.eu/uk/dt4ua.9. EGAP. URL: https://egap.in.ua.10. EU Digital Strategy. URL: https://eufordigital.eu/discover-eu/eu-digital-strategy.11. EU4DigitalUA. URL: https://eu4digitalua.eu/uk.12. OECD Digital Government Policy Framework. URL:https://www.oecd.org/en/publications/the-oecd-digital-government-policyframework_f64fed2a-en.html.13. UN E-Government Development Index. URL:https://publicadministration.un.org/egovkb/en-us/About/Overview/-E-GovernmentDevelopment-Index.14. USAID. URL: https://www.usaid.gov.
 
ІНСТРУМЕНТИ ПУБЛІЧНОГО УПРАВЛІННЯ У СФЕРІ ОПТИМІЗАЦІЇ ФІНАНСОВО-ЕКОНОМІЧНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ ЗАКЛАДІВ ОХОРОНИ ЗДОРОВʼЯ
No full textThe article reveals the conceptual foundations of using publicadministration tools in the field of optimizing the financial and economic activities ofhealthcare institutions. It is established that the modern healthcare system in Ukraine isundergoing transformational processes caused by the need to improve the efficiency offinancial resource utilization and to ensure equal access of the population to medicalservices. It is determined that the digitalization of management processes and theintegration of analytical platforms (eData, eHealth) create conditions for transparent andaccountable use of budget funds. It is emphasized that the application of the programtarget budgeting approach ensures the achievement of specific results and strengthensthe financial discipline of healthcare institutions. It is underlined that the mechanisms ofsolidarity financing and the national system of mandatory health insurance contribute toequal access of citizens to medical services and strengthen social stability. It is statedthat the integration of public-private partnerships forms a unified space for medical careand ensures the economic independence of institutions. It is determined that theeffectiveness of financial management during wartime largely depends on the attractionof extrabudgetary funding sources, international aid, and grants. It is noted that strategicbudget planning and cost management make it possible to identify imbalances anddetermine directions for improving management decisions. The role of digital platformsin ensuring data reliability, automating accounting, and optimizing financial flows withinmedical institutions is defined. It is found that the use of electronic monitoring andverification systems increases the effectiveness of financial resource control andpromotes public trust in state actions. It is established that improving publicadministration tools enhances the effectiveness of strategic planning, organization, andcontrol of healthcare institutions. It is emphasized that the comprehensive application ofthese mechanisms ensures financial stability, transparency, and economic balance in thesector.
REFERENCES1. Stanislavska, S. S. (2024). Publichne upravlinnia u sferi okhorony zdorovia yakstrukturno-funktsionalnyi zasib pidvyshchennia yakosti zhyttia hromadian[Public administration in healthcare as a structural and functional tool forimproving citizens’ quality of life]. Derzhavne budivnytstvo, 2(36), 605–619[in Ukrainian].2. Kuzhelev, M. O., & Nechyporenko, A. V. (2024). Finansuvannia okhoronyzdorovia v umovakh hlobalnykh vyklykiv: ukrainskyi dosvid [Healthcarefinancing under global challenges: Ukrainian experience]. European ScientificJournal of Economic and Financial Innovation, 1(13), 85–94 [in Ukrainian].3. Melnyk, A., & Zhukevych, S. (2022). Ekonomiko-analitychna diahnostyka vsystemi upravlinnia finansovoiu diialnistiu suchasnoho zakladu okhoronyzdorovia [Economic-analytical diagnostics in the management system of amodern healthcare institution]. Visnyk ekonomiky, 4, 28–43 [in Ukrainian].4. Filipova, N. V. (2021). Upravlinnia finansovym zabezpechenniam rozvytkuokhorony zdorovia [Management of financial support for the development of healthcare]. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu. Ekonomichninauky, 1, 302–307 [in Ukrainian].5. Volkova, Ya., Diachenko, O., Novikova, N., & Khmurova, V. (2024). Analizsuchasnykh pidkhodiv do finansovoho zabezpechennia zakladiv okhoronyzdorovia v Ukraini [Analysis of modern approaches to financial support ofhealthcare institutions in Ukraine]. Financial and Credit Activity: Problems ofTheory and Practice, 5(58), 150–162.https://doi.org/10.55643/fcaptp.5.58.2024.xxxx (якщо DOI невідомий –вилучити) [in Ukrainian].6. Derzhavna sluzhba statystyky Ukrainy. (2025). Valovyi vnutrishnii produkt.Kvartalni natsionalni rakhunky [Gross domestic product. Quarterly nationalaccounts]. Retrieved fromhttps://www.ukrstat.gov.ua/operativ/menu/menu_u/nac_r.htm7. Ministerstvo okhorony zdorovia Ukrainy. (2023, August 25). Pro zatverdzhenniadorozhnoi karty vprovadzhennia medychnoho strakhuvannia: Nakaz № 1530[On approval of the roadmap for the introduction of health insurance: Order №1530]. Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v1530282-23#Text8. Kabinet Ministriv Ukrainy. (2024). Polipshennia okhorony zdorovia na sluzhbi uliudei: komandy MOZ ta Svitovoho banku pidbyly pidsumky spivpratsi za odnymiz kliuchovykh proektiv [Improving healthcare in the service of people: TheMinistry of Health and the World Bank teams summarized cooperation outcomeswithin one of the key projects]. Uriadovyi portal. Retrieved fromhttps://www.kmu.gov.ua/news/polipshennia-okhorony-zdorovia-na-sluzhbi-uliudei-komandy-moz-ta-svitovoho-banku-pidbyly-pidsumky-spivpratsi-zaodnym-iz-kliuchovykh-proiektiv9. Verkhovna Rada Ukrainy. (1992, November 19). Osnovy zakonodavstva Ukrainypro okhoronu zdorovia: Zakon № 2801-XII [Fundamentals of the legislation ofUkraine on healthcare: Law № 2801-XII]. Retrieved fromhttps://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2801-12#Text10. Verkhovna Rada Ukrainy. (2019, December 3). Pro veryfikatsiiu ta monitorynhderzhavnykh vyplat: Zakon № 324-IX [On verification and monitoring of statepayments: Law № 324-IX]. Retrieved fromhttps://zakon.rada.gov.ua/laws/show/324-20#Text11. Kabinet Ministriv Ukrainy. (2025, January 17). Pro skhvalennia Stratehiirozvytku systemy okhorony zdorovia na period do 2030 roku ta zatverdzhenniaoperatsiinoho planu zakhodiv z yii realizatsii u 2025–2027 rokakh:Rozporiadzhennia № 34-r [On approval of the Strategy for the development ofthe healthcare system until 2030 and the operational plan for its implementationfor 2025–2027: Order № 34-r]. Retrieved fromhttps://zakon.rada.gov.ua/laws/show/34-2025-%D1%80#TextУ статті розкрито концептуальні засади використанняінструментів публічного управління у сфері оптимізації фінансово-економічноїдіяльності закладів охорони здоровʼя. Встановлено, що сучасна система охорониздоровʼя в Україні перебуває в умовах трансформаційних процесів, зумовленихнеобхідністю підвищення ефективності використання фінансових ресурсів тазабезпечення рівного доступу населення до медичних послуг. Зʼясовано, щоцифровізація управлінських процесів та інтеграція аналітичних платформ (eData,eHealth) створюють умови для прозорого та підзвітного використаннябюджетних коштів. Наголошено, що застосування програмно-цільовогометодичного підходу до бюджетування забезпечує досягнення конкретнихрезультатів та підвищує фінансову дисципліну закладів охорони здоровʼя.Підкреслено, що механізми солідарного фінансування та національна системаобовʼязкового медичного страхування сприяють рівному доступу громадян домедичних послуг і зміцнюють соціальну стабільність. Констатовано, щоінтеграція державно-приватного партнерства формує єдиний простір медичноїдопомоги та забезпечує економічну самостійність закладів. Визначено, щоефективність фінансового менеджменту в умовах воєнного часу значною міроюзалежить від залучення позабюджетних джерел фінансування, міжнародноїдопомоги та грантів. Зауважено, що стратегічне бюджетне планування тауправління витратами дозволяють виявляти дисбаланси і визначати напрямивдосконалення управлінських рішень. Визначено роль цифрових платформ узабезпеченні достовірності даних, автоматизації обліку та оптимізаціїфінансових потоків у межах медичних установ. Виявлено, що використання електронних систем моніторингу та верифікації підвищує результативністьконтролю за фінансовими ресурсами та сприяє формуванню довіри суспільства додій держави. Зʼясовано, що вдосконалення інструментів публічного управлінняпідвищує ефективність стратегічного планування, організації та контролюдіяльності медичних закладів. Наголошено, що комплексне застосування цихмеханізмів забезпечує фінансову стійкість, прозорість та економічнузбалансованість галузі.
ДЖЕРЕЛА ТА ЛІТЕРАТУРА1. Станіславська С. С. Публічне управління у сфері охорони здоров’я якструктурно-функціональний засіб підвищення якості життя громадян.Державне будівництво. 2024. № 2(36). С. 605–619.2. Кужелєв М. О., Нечипоренко А. В. Фінансування охорони здоров’я в умовахглобальних викликів: український досвід. European scientific journal ofEconomic and Financial innovation. 2024. № 1(13). С. 85–94.3. Мельник А., Жукевич С. Економіко-аналітична діагностика в системіуправління фінансовою діяльністю сучасного закладу охорони здоров’я.Вісник економіки. 2022. № 4. С. 28–43.4. Філіпова Н. В. Управління фінансовим забезпеченням розвитку охорониздоров’я. Вісник Хмельницького національного університету. Економічнінауки. 2021. № 1. С. 302–307.5. Волкова Я., Дьяченко О., Новікова Н., Хмурова В. Аналіз сучасних підходівдо фінансового забезпечення закладів охорони здоров’я в Україні. Financialand Credit Activity Problems of Theory and Practice. 2024. № 5(58). С. 150–162.6. Валовий внутрішній продукт. Квартальні національні рахунки / Економічнастатистика / Національні рахунки. Державна служба статистики України,2025. URL: https://www.ukrstat.gov.ua/operativ/menu/menu_u/nac_r.htm7. Про затвердження дорожньої карти впровадження медичного страхування :Наказ МОЗ України від 25.08.2023 № 1530. URL:https://zakon.rada.gov.ua/rada/show/v1530282-23#Text8. Поліпшення охорони здоров’я на службі у людей: команди МОЗ таСвітового банку підбили підсумки співпраці за одним із ключових проєктів.Урядовий портал, 2024. URL: https://www.kmu.gov.ua/news/polipshenniaokhorony-zdorovia-na-sluzhbi-u-liudei-komandy-moz-ta-svitovoho-bankupidbyly-pidsumky-spivpratsi-za-odnym-iz-kliuchovykh-proiektiv9. Основи законодавства України про охорону здоров’я : Закон України від19.11.1992 № 2801-XII. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2801-12#Text10. Про верифікацію та моніторинг державних виплат : Закон України від03.12.2019 № 324-IX. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/324-20#Text11. Про схвалення Стратегії розвитку системи охорони здоров’я на період до2030 року та затвердження операційного плану заходів з її реалізації у 2025–2027 роках : Розпорядження Кабінету Міністрів України від 17.01.2025.№ 34-р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/34-2025-%D1%80#Tex
ЦИФРОВА ТРАНСФОРМАЦІЯ ЧЕРЕЗ ПЛАТФОРМІЗАЦІЮ: ВИКЛИКИ ТА МОЖЛИВОСТІ ДЛЯ ІКТ-КОМПАНІЙ
Get PDFModern information and communication technologies (ICT) are experiencing anera of rapid transformation, where digital platformization is becoming not just a trend but anecessary condition for ensuring the competitiveness of enterprises. In this context, effectivemanagement of digital platforms is a key factor that allows not only to optimize operationalprocesses and integrate resources, but also to ensure sustainable business development in adynamic digital economy.The purpose of this study is a comprehensive analysis and determination of the key objectives ofdigital platformization management for ICT enterprises. Considering current technological trendssuch as artificial intelligence, blockchain, cloud computing, and the Internet of Things, as well asthe challenges of the digital economy, including cybersecurity, data protection, and the need forrapid adaptation to changes, the study aims to develop strategic recommendations for ICTenterprises. The main results of the work include: dentification of strategic directions for digital transformation: Analysis of key trends andidentification of priority areas for digital transformation for ICT enterprises, including thedigitalization of business processes, the development of new digital products and services, and theimplementation of innovative models of interaction with customers.Analysis of platform management principles: Research of the basic principles of digital platformmanagement, including ecosystem management, user engagement, monetization, and ensuring datasecurity and confidentiality. Determination of key metrics for platform performance: Development of a system of keyperformance indicators (KPIs) to assess the efficiency of digital platform functioning and identifyareas for improvement.The conclusions of the study emphasize the critical importance of adapting ICT enterprises todigital changes, the need to develop flexible and innovative models of interaction between marketparticipants, and the application of advanced approaches in strategic planning. The study alsohighlights the need for continuous monitoring and adaptation of platform management strategies inresponse to the rapidly changing conditions of the digital economy.Keywords: digital platformization, platform management, digital transformation, ICTenterprises, digital economy, artificial intelligence, blockchain, cloud computing, Internet ofThings, cybersecurity, performance metrics.
References1. Smith, J. (2022). Digital Platforms: Strategies and Management. New York: Springer.2. Brown, A. (2021). The Economics of Digital Transformation. London: Routledge.3. Zhang, L. (2020). Platform Ecosystems and Business Models. Cambridge: MIT Press.4. Johnson, M., & Lee, K. (2021). Artificial Intelligence in Platform Management:Opportunities and Challenges. Berlin: Springer.5. Anderson, R. (2020). Cybersecurity in Digital Ecosystems: Risks and Solutions. Oxford:Oxford University Press.6. Davis, P., & Carter, J. (2023). Regulating Digital Platforms: Legal and EconomicPerspectives. Washington, D.C.: Brookings Institution.7. Chumak O. (2022). Tsyfrova transformatsiya biznesu: problemy ta perspektyvy rozvytku.[Digital transformation of business: problems and development prospects] Ekonomika imenedzhment, 3(45), 78-91.8. Petrenko, V. (2021). Stratehiyi rozvytku tsyfrovykh platform u konteksti hlobalizatsiyi.[Strategies for the development of digital platforms in the context of globalization] Zhurnalsuchasnykh ekonomichnykh doslidzhenʹ, 5(12), 102-115.9. Kovalenko, L. (2020). Upravlinnya tsyfrovymy ekosystemamy: teoretychni zasady tapraktychni aspekty. [Managing digital ecosystems: theoretical foundations and practical aspects]Ekonomichnyy visnyk Ukrayiny, 2(34), 45-58. 10.10. Honcharuk, D. (2023). Vykorystannya tekhnolohiy Big Data ta AI u tsyfroviyplatformizatsiyi. [Using Big Data and AI technologies in digital platformization] Informatsiynitekhnolohiyi ta upravlinnya, 1(27), 112-125.Сучасні інформаційно-комунікаційні технології (ІКТ) стрімко трансформують бізнеспроцеси підприємств, а цифрова платформізація стає одним із ключових чинниківконкурентоспроможності. Управління цифровими платформами дозволяє ефективноінтегрувати ресурси, оптимізувати операційні процеси та забезпечити стале зростаннябізнесу. Метою дослідження є визначення ключових цілей управління цифровоюплатформізацією підприємств ІКТ, враховуючи сучасні технологічні тенденції та викликицифрової економіки. Основні результати роботи включають виокремлення стратегічнихнапрямів цифрової трансформації, аналіз принципів управління платформами та визначенняосновних метрик ефективності їх функціонування. Висновки дослідження підкреслюютьважливість адаптації підприємств до цифрових змін, розробку нових моделей взаємодії міжучасниками ринку та застосування інноваційних підходів у стратегічному плануванні.Ключові слова: цифрова платформізація, управління платформами, цифроватрансформація, підприємства ІКТ, цифрова економіка.
Список використаних джерел1. Smith, J. (2022). Digital Platforms: Strategies and Management. New York: Springer.2. Brown, A. (2021). The Economics of Digital Transformation. London: Routledge.3. Zhang, L. (2020). Platform Ecosystems and Business Models. Cambridge: MIT Press.4. Johnson, M., & Lee, K. (2021). Artificial Intelligence in Platform Management:Opportunities and Challenges. Berlin: Springer.5. Anderson, R. (2020). Cybersecurity in Digital Ecosystems: Risks and Solutions. Oxford:Oxford University Press.6. Davis, P., & Carter, J. (2023). Regulating Digital Platforms: Legal and EconomicPerspectives. Washington, D.C.: Brookings Institution.7. Chumak O. (2022). Tsyfrova transformatsiya biznesu: problemy ta perspektyvy rozvytku.[Digital transformation of business: problems and development prospects] Ekonomika imenedzhment, 3(45), 78-91.8. Petrenko, V. (2021). Stratehiyi rozvytku tsyfrovykh platform u konteksti hlobalizatsiyi.[Strategies for the development of digital platforms in the context of globalization] Zhurnalsuchasnykh ekonomichnykh doslidzhenʹ, 5(12), 102-115.9. Kovalenko, L. (2020). Upravlinnya tsyfrovymy ekosystemamy: teoretychni zasady tapraktychni aspekty. [Managing digital ecosystems: theoretical foundations and practical aspects]Ekonomichnyy visnyk Ukrayiny, 2(34), 45-58. 10.10. Honcharuk, D. (2023). Vykorystannya tekhnolohiy Big Data ta AI u tsyfroviyplatformizatsiyi. [Using Big Data and AI technologies in digital platformization] Informatsiynitekhnolohiyi ta upravlinnya, 1(27), 112-125