Современное состояние научных исследований и технологий в промышленности
Not a member yet
490 research outputs found
Sort by
Архітектура автоматизованого програмного комплексу на основі багатоядерного SVM-класифікатора для аналізу шкідливих виконуваних файлів
No full textSubject matter. This article presents the development and architecture of an automated program complex designed to identify and analyze malicious executable files using a classifier based on a multiple kernel support vector machine (SVM). Goal. The aim of the work is to create an automated system that enhances the accuracy and efficiency of malware detection by combining static and dynamic analysis into a single framework capable of processing large volumes of data with optimal time expenditure. Tasks. To achieve this goal, tasks were carried out that included developing a program complex that automates the collection of static and dynamic data from executable files using tools like IDA Pro, IDAPython, and Drakvuf; integrating a multiple kernel SVM classifier to analyze the collected heterogeneous data; validating the system's effectiveness based on a substantial dataset containing 1,389 executable samples; and demonstrating the system's scalability and practical applicability in real-world conditions. Methods. The methods involved a hybrid approach that combines static analysis – extracting byte code, disassembled instructions, and control flow graphs using IDA Pro and IDAPython – with dynamic analysis, which entails monitoring real-time behavior using Drakvuf. The multiple kernel SVM classifier integrates different data representations using various kernels, allowing for both linear and nonlinear relationships to be considered in the classification process. Results. The results of the study show that the system achieves a high level of accuracy and completeness, as evidenced by key performance metrics such as an F-score of 0.93 and ROC AUC and PR AUC values. The automated program complex reduces the analysis time of a single file from an average of 11 minutes to approximately 5 minutes, effectively doubling the throughput compared to previous methods. This significant reduction in processing time is critically important for deployment in environments where rapid and accurate malware detection is necessary. Furthermore, the system's scalability allows for efficient processing of large data volumes, making it suitable for real-world applications. Conclusions. In conclusion, the automated program complex developed in this study demonstrates significant improvements in the accuracy and efficiency of malware detection. By integrating multiple kernel SVM classification with static and dynamic analysis, the system shows potential for real-time malware detection and analysis. Its scalability and practical applicability indicate that it could become an important tool in combating modern cyber threats, providing organizations with an effective means to enhance their cybersecurity.Тематика дослідження. У статті запропоновано розроблення та архітектуру автоматизованого програмного комплексу, призначеного для ідентифікації та аналізу шкідливих виконуваних файлів за допомогою класифікатора на основі багатоядерного навчання машини опорних векторів (SVM). Мета – створення автоматизованої системи, що підвищує точність і ефективність виявлення шкідливого програмного забезпечення завдяки поєднанню статичного й динамічного аналізу в єдину структуру, здатну обробляти значні обсяги даних з оптимальними витратами часу. Завдання статті. Для досягнення окресленої мети розроблено програмний комплекс, що автоматизує збір статичних і динамічних відомостей із виконуваних файлів за допомогою таких інструментів, як IDA Pro, IDAPython і Drakvuf; застосовано інтеграцію багатоядерного класифікатора SVM для аналізу зібраних різнорідних даних; виконано валідацію ефективності системи на основі значного датасету, що містить 1 389 виконуваних зразків; продемонстровано масштабованість і практичну застосовність системи в реальних умовах. Методи передбачали гібридний підхід, що поєднує статичний аналіз – витяг байт-коду, дизасембльованих інструкцій та графів потоку керування за допомогою IDA Pro та IDAPython – з динамічним аналізом, який полягав у моніторингу поведінки в реальному часі за допомогою Drakvuf. Багатоядерний класифікатор SVM інтегрує різні подання даних, використовуючи різні ядра, що дає змогу брати до уваги як лінійні, так і нелінійні взаємозв’язки в процесі класифікації. Результати дослідження продемонстрували, що система досягає високого рівня точності та повноти, про що свідчать ключові метрики ефективності, зокрема F-міра 0,93 та значення ROC AUC і PR AUC. Автоматизований програмний комплекс зменшує час аналізу одного файлу з середніх 11 хв до приблизно 5 хв, що фактично подвоює пропускну здатність порівняно з попередніми методами. Це значне скорочення часу оброблення є критично важливим для впровадження в середовищах, де необхідне швидке й точне виявлення шкідливого програмного забезпечення. Крім того, масштабованість системи дає змогу ефективно обробляти значні обсяги даних, що робить її придатною для реального застосування. Висновки. Розроблений у межах цього дослідження автоматизований програмний комплекс демонструє значні поліпшення щодо точності та ефективності виявлення шкідливого програмного забезпечення. Інтегруючи багатоядерну класифікацію SVM зі статичним і динамічним аналізом, система виявляє потенціал для аналізу шкідливого ПЗ в реальних умовах. Її масштабованість та практична застосовність свідчать про те, що система може стати важливим інструментом у боротьбі із сучасними кіберзагрозами, надаючи організаціям ефективний засіб для підвищення їх кібербезпеки
Аналіз методів автентифікації для вебзастосунків та реалізація вебзастосунку з інтегрованою системою автентифікації
Get PDFThe subject of research is methods and techniques for secure user authentication in web applications. The goal of the work is to analyse authentication methods and implement a web application with an authentication system integrating JWT tokens and the OAuth v2.0 standard. The article solves the tasks of analysis of the main protocols and methods of user authentication in web applications, implementation of authentication based on the OAuth 2.0 standard and JWT access/refresh token, and analysis of the risks of vulnerabilities and attacks for the implemented web applications. Methods used: comparison, empirical analysis, calculation methods. The next results have been obtained: analysed the protocols and methods of user authentication in web applications; selected authentication methods of JWT token and OAuth v2.0 standard for building modern web applications; created a web application based on the selected authentication methods in web applications; analysed the risks of vulnerabilities and attacks in web applications. Conclusions: The most well-known authentication methods for web applications are analyzed. It is established that most modern authentication methods have many disadvantages, which leads to increased risks when using these authentication methods. It is shown that one of the most reliable methods of web application user data security is the use of a combination of JWT Access/Refresh token and browser fingerprints. The implementation, configuration, and analysis of this methodology have shown that this combination provides the most reliable prevention of token theft and use from another computer. OAuth 2.0 authentication was also implemented. The study found that delegating authentication to services such as Facebook or Google can provide a low risk of attacks and vulnerabilities for a web application. It is noted that authentication using OAuth 2.0 can be compromised only at the beginning of the connection between the client and the server, or rather when the client first sends initial information from the browser fingerprints. This information is sent over the secure HTTPS (Hypertext Transfer Protocol Secure) protocol, so the risk of compromising OAuth 2.0 authentication is low.Предметом дослідження є методи й засоби безпечної автентифікації користувачів у вебзастосунках. Мета роботи – аналіз методів автентифікації та реалізація вебзастосунку із системою автентифікації з інтеграцією JWT-токенів і стандарту OAuth v2.0. У статті розв’язуються такі завдання: аналіз основних протоколів і методів автентифікації користувачів у вебзастосунках, реалізація автентифікації на основі стандарту OAuth 2.0 та JWT Access/Refresh-токена; дослідження ризиків вразливостей і атак для реалізованих вебзастосунків. Упроваджено такі методи: порівняння, емпіричний аналіз, розрахункові методи. Досягнуті результати: проаналізовано протоколи та методи автентифікації користувачів у вебзастосунках; обрано методи автентифікації JWT-токенів і стандарту OAuth v2.0 для побудови сучасних вебпрограм; створено вебзастосунок на основі обраних методів автентифікації у вебзастосунках; описано ризики реалізації вразливостей і атак у вебпрограмах. Висновки. Проаналізовано найбільш відомі методи автентифікації у вебзастосунках, що показало наявність багатьох недоліків, які спричиняють значні ризики в процесі використання вебпрограм. Створено стандартний вебзастосунок на основі конструктора вебпрограм shopify з автентифікацією на основі Hypertext Transfer Protocol сookie session та проаналізовано ризики вразливостей і атак на нього, унаслідок чого встановлено, що ризики є дуже високими. Обрано два найбезпечніших методи автентифікації для реалізації вебзастосунку: JWT Access/Refresh-токена з browser fingerprints та стандарту OAuth 2.0, на основі яких реалізовано вдосконалений вебзастосунок. Проаналізовано ризики вразливостей і атак на вдосконалений вебзастосунок, який показав, що ризики реалізації вразливостей і атак на нього є дуже низькими. Реалізація, налаштування та аналіз упровадження методу автентифікації JWT Access/Refresh-токена в поєднанні з browser fingerprints показали, що ця комбінація забезпечує найбільш надійне запобігання викрадення токенів та застосування їх з іншого комп’ютера. Також реалізовано автентифікацію за допомогою OAuth 2.0. У дослідженні було виявлено, що делегування автентифікації на сервіси Facebook або Google можуть забезпечити низький рівень ризику реалізації атак і вразливостей на вебзастосунок
Аналіз децентралізованої моделі управління дронів і розрахунок траєкторії перехоплення.
Get PDFSubject matter: This article is devoted to the study of applying the innovative Cascade DataHub method for optimizing the management of automated mobile systems, especially unmanned aerial vehicles. The work analyzes both theoretical and practical aspects of implementing this method across various application sectors. Goal: The objective of the study is to conduct a comprehensive analysis of contemporary models and methods for managing a group of drones, focusing on decentralized approaches. Additionally, the study aims to develop effective algorithms for optimizing the interception trajectory, with the goal of enhancing the accuracy and reliability of managing complex automated systems through increased real-time data integration. The research is directed towards identifying the potential advantages of this method in reducing system response times and improving decision-making accuracy. Tasks: The main tasks of the research include the development of comprehensive algorithms for rapid processing and analysis of large volumes of data from various sources, creating reliable communication protocols to ensure connection stability under extreme conditions. Another important task is the integration of these developments into practical applications, which will increase their effectiveness in real operational conditions. Methods: To achieve the set goals, advanced techniques of mathematical modeling, statistical analysis, machine learning, and deep learning are used. The application of these techniques ensures high accuracy and reliability of the management systems. Results: During the research, it was found that the Cascade DataHub method significantly reduces the response time of systems to commands, increases the accuracy of task execution, and decreases data loss during their transmission. The implementation of this method also contributes to a more efficient distribution of resources among automated units, which is critically important for missions requiring high coordination and time synchronization. Conclusions: A comprehensive analysis of contemporary models and methods for managing a group of drones with a focus on decentralized approaches has been conducted. Effective algorithms for optimizing the interception trajectory have been developed, aimed at enhancing the accuracy and reliability of managing complex automated systems through real-time data integration. The study revealed the potential advantages of the proposed method in reducing system response times and improving decision-making accuracy, contributing to the more efficient functioning of automated systems.Предмет дослідження – вивчення застосування інноваційного методу Cascade DataHub для оптимізації управління автоматизованими рухомими системами, зокрема безпілотними літальними апаратами. У статті аналізуються теоретичні та практичні аспекти впровадження зазначеного методу в різних галузях. Мета роботи – всебічно проаналізувати сучасні моделі та методи керування групою дронів з огляду на децентралізовані підходи, а також розробити ефективні алгоритми для оптимізації траєкторії перехоплення. Розглянути підвищення точності та надійності управління складними автоматизованими системами завдяки збільшеній інтеграції даних у реальному часі. Дослідження спрямоване на виявлення потенційних переваг методу в контексті зменшення часу на реакцію систем і підвищення точності ухвалення рішень. Завдання: розробити комплексні алгоритми для швидкого оброблення та аналізу великих обсягів даних із різноманітних джерел; створити надійні комунікаційні протоколи для забезпечення стійкості зв’язку між системами в екстремальних умовах; проаналізувати інтеграцію цих розробок у практичному застосуванні, що дасть змогу збільшити їх ефективність у реальних оперативних умовах. Для досягнення поставленої мети використовуються такі методи: математичне моделювання, статистичний аналіз, машинне та глибоке навчання. Їх застосування дозволяє забезпечити високу точність і надійність роботи управлінських систем. Результати. У процесі дослідження встановлено, що метод Cascade DataHub забезпечує значне зменшення часу реакції систем на команди, підвищує точність виконання завдань і зменшує втрати даних під час їх передачі. Упровадження цього методу також сприяє ефективнішому розподілу ресурсів між автоматизованими одиницями, що є критично важливим для місій із високими вимогами до координації та часової синхронізації. Висновки. Усебічно проаналізовано сучасні моделі та методи керування групою дронів з огляду на децентралізовані підходи. Розроблено ефективні алгоритми оптимізації траєкторії перехоплення, спрямовані на підвищення точності та надійності управління складними автоматизованими системами з допомогою інтеграції даних у реальному часі. Дослідження виявило потенційні переваги запропонованого методу в контексті зменшення часу реакції систем та підвищення точності ухвалення рішень, що сприяє ефективнішому функціонуванню автоматизованих систем
Розроблення кінематичної моделі маніпулятора на базі Abb Robot Studio
No full textThe subject of the research in the article is the application of control technology and algorithms, construction of the trajectory of movements and interaction with the production environment based on Abb Robot Studio. The goal of the work is the simulation of a kinematic model of the manipulator, which will allow effective performance of actions in real time, using the mathematical calculations and the Abb Robot Studio software. The article addresses the following tasks: to analyze the current state of integration of manipulators into production processes, as well as to choose and substantiate the development platform and robot model, to develop a kinematic model and design and write software for controlling manipulators based on mathematical calculations. The use of mathematical analysis methods and the theory of automatic control to simulate the operation of an industrial robot, simulation methods – to check the operation of an industrial robot model in the ABB ROBOT STUDIO environment. The following results were obtained: an analysis of the current state of integration of manipulators into production processes, in particular in the era of Industry 4.0, was carried out, a manipulative robot was selected and substantiated, which satisfies the mathematical calculations carried out, a kinematic model was developed, and its design was carried out, software for controlling manipulators was developed based on the conducted mathematical calculations. Conclusions: a model and software module were developed for the adaptive execution of the production process as part of the virtual model of the ABB IRB 1200 robot, which allows to increase the efficiency of the roduction process, reduce downtime, and improve product quality. The optimization of trajectories and collision management allowed to reduce the maintenance and operation costs of the robot, which led to an overall reduction in production costs, which will also be reflected in long-term use. The developed software module allows the work to quickly adapt to changes in the production process, which provides high flexibility and the ability to quickly adjust to new tasks.Предметом дослідження в статті є застосування технології та алгоритмів керування, побудови траєкторії рухів і взаємодії з виробничим середовищем на базі Abb Robot Studio. Мета роботи – симуляція кінематичної моделі маніпулятора, що дає змогу ефективно виконувати дії в реальному часі, застосовуючи проведені математичні розрахунки та програмне забезпечення Abb Robot Studio. У статті необхідно виконати такі завдання: проаналізувати сучасний стан інтеграції маніпуляторів у виробничі процеси; обрати й обґрунтувати платформу розроблення та модель робота; запропонувати кінематичну модель та спроєктувати й написати програмне забезпечення для керування маніпуляторами на основі проведених математичних розрахунків. Використані методи: математичний аналіз і теорія автоматичного керування для моделювання роботи промислового робота; моделювання – для перевірки роботи моделі промислового робота в середовищі Abb Robot Studio. Досягнуто таких результатів: проаналізовано сучасний стан інтеграції маніпуляторів у виробничі процеси, зокрема в епоху Industry 4.0; обрано та обґрунтовано модель маніпуляційного робота, що задовольняє проведені математичні розрахунки; запропоновано кінематичну модель та проведено її проєктування; розроблено програмне забезпечення для керування маніпуляторами на основі проведених математичних розрахунків. Висновки: розроблена модель і програмний модуль для адаптивного виконання виробничого процесу в складі віртуальної моделі робота ABB IRB 1200, що дає змогу підвищити ефективність виробничого процесу, зменшити час простою та покращити якість продукції. Оптимізація траєкторій та управління колізіями уможливили зниження витрат на обслуговування та експлуатацію робота, що привело до загального зниження виробничих витрат, які також матимуть місце за умови тривалого використання. Розроблений програмний модуль дає змогу роботу швидко адаптуватися до змін у виробничому процесі, що забезпечує високу гнучкість і можливість оперативного переналаштування під нові завдання
Контроль міської мобільності бпла: ройовий інтелект і уникнення зіткнень
Get PDFSubject matter: Intelligent management of traffic flows in urban environments using swarm intelligence principles and collision avoidance algorithms to ensure safe and efficient urban mobility. Special attention is given to the management of unmanned vehicles and drones. Goal: To develop and analyze an approach to managing urban mobility that combines swarm intelligence principles and collision avoidance algorithms to optimize traffic flows, improve traffic safety, and reduce the number of accidents. Tasks: Investigate the safety and efficiency problems of urban transportation in the context of growing urbanization; develop a model that integrates swarm intelligence and collision avoidance algorithms for managing the movement of unmanned vehicles; conduct a series of experiments to test the effectiveness of the proposed approach; analyze the results of the experiments and determine the potential for improving urban mobility and ensuring road safety. Methods: Mathematical modeling of traffic flows using the swarm intelligence algorithm to coordinate the movement of unmanned vehicles and avoid collisions. Results: The proposed urban mobility management algorithm has demonstrated the ability to improve traffic flows, reduce the risk of collisions, and increase overall road safety. The results of the experiments confirmed the effectiveness of using swarm intelligence for coordination vehicles and collision avoidance algorithms to prevent accidents.Предмет дослідження – інтелектуальне управління транспортними потоками в умовах міського середовища з використанням принципів ройового інтелекту та алгоритмів уникнення зіткнень для забезпечення безпечної та ефективної міської мобільності. Особлива увага приділяється управлінню безпілотними транспортними засобами й дронами. Мета роботи – розроблення алгоритму до управління міською мобільністю, що поєднує принципи ройового інтелекту й алгоритми уникнення зіткнень для оптимізації транспортних потоків, підвищення безпеки руху та зниження кількості аварій. Завдання: дослідити проблеми безпеки та ефективності міського транспорту в умовах зростання урбанізації; розробити алгоритм, що поєднує ройовий інтелект і уникнення зіткнень для управління рухом безпілотних транспортних засобів; провести серію експериментів для перевірки ефективності запропонованого підходу; проаналізувати результати експериментів і визначити потенціал в покращенні міської мобільності та забезпеченні безпеки на дорогах. Методи: математичне моделювання транспортних потоків із застосуванням алгоритму ройового інтелекту для координації руху безпілотних транспортних засобів та уникнення зіткнень. Результати дослідження. Інтеграція ройового інтелекту та алгоритмів уникнення зіткнень є перспективним напрямом для підвищення ефективності та безпеки міської мобільності. Застосування цього алгоритму може суттєво зменшити кількість аварій, оптимізувати транспортні потоки та сприяти створенню стійких транспортних систем у містах. Висновки. Запропонований алгоритм до управління міською мобільністю продемонстрував здатність покращити потоки транспорту, знизити ризик зіткнень і підвищити загальну безпеку на дорогах. Результати експериментів підтвердили ефективність застосування ройового інтелекту для координації транспортних засобів і алгоритмів уникнення зіткнень з метою запобігання аваріям
Геоінформаційні технології для інженерно-геодезичних вишукувань у процесі модернізації залізничної інфраструктури України
Get PDFThe subject of the study is remote methods of engineering and geodetic surveys in the modernisation of railway infrastructure in Ukraine. The purpose of the study is to increase the efficiency of engineering and geodetic surveys of railway infrastructure facilities in Ukraine through the use of modern geographic information system technologies. Objectives: To analyse the general state of the railway infrastructure of Ukraine in order to identify possible areas for its improvement; to study the existing regulatory framework governing engineering and geodetic surveys at railway infrastructure facilities during their modernisation; to evaluate the capabilities of modern GIS technologies in solving certain survey tasks; to formalize the processes of field and desk-based surveys; to work out the developed functional models in practice. Results. The results of the activities of JSC "Ukrainian Railways" show that it is the industry leader, but, despite its high development prospects, the modernisation and maintenance of railway infrastructure requires significant funds, which is a significant problem in the context of martial law. This requires the involvement of modern technologies and innovations, in particular, when conducting surveys of railway facilities. The article investigates the possibilities of modern GIS technologies in carrying out engineering and geodetic surveys at railway infrastructure facilities, the links between them, as well as their disadvantages and advantages. The analysis of the current regulatory framework in this area has shown that the use of GIS technologies in surveys is recommended, but not regulated. A DFD diagram has been developed that summarises and formalises the process of integrating materials obtained during surveys using GIS technologies into the country's geodatabase. Based on this diagram, the work of the field and cameral workstages was formalised. The developed functional models were tested empirically, using the example of a project to study the railway track and the surrounding situation on the ground in the direction of Kovel-Yahodyn-Border. It is shown how the proposed models accelerate the planning of such projects. Conclusions: The practical application of the developed functional models increases the efficiency of engineering and geodetic surveys at railway infrastructure facilities. In particular, the systematisation and structuring of data flows, algorithmisation of activities during the field and desk-based stages simplifies the planning of survey projects, increases the information content of the survey materials obtained while reducing the time spent on the work, and improvesthe accuracy of obtaining geometric and geodetic parameters of the area.Предмет дослідження – дистанційні методи інженерно-геодезичних вишукувань у процесі модернізації об’єктів залізничної інфраструктури України. Метою роботи є підвищення ефективності інженерно-геодезичних вишукувань об’єктів залізничної інфраструктури України за допомогою впровадження сучасних технологій геоінформаційних систем. Завдання: проаналізувати загальний стан вітчизняної залізничної інфраструктури для визначення можливих напрямів її покращення; дослідити наявну нормативно-правову базу, що регламентує інженерно-геодезичні вишукування на об’єктах залізничної інфраструктури в процесі їх модернізації; оцінити можливості сучасних ГІС-технологій у розв’язанні певних завдань вишукувань; формалізувати процеси польового та камерального етапів вишукувань; опрацювати розроблені функціональні моделі на практиці. Результати. Аналіз діяльності АТ "Українська залізниця" показує, що воно є лідером галузі, але попри високі перспективи розвитку модернізація та утримання залізничної інфраструктури вимагає значних коштів, що в умовах воєнного стану є значною проблемою. Це потребує залучення сучасних технологій та інновацій, зокрема під час проведення вишукувань об’єктів залізниці. Дослідження можливостей сучасних ГІС-технологій у процесі здійснення інженерно-геодезичних вишукувань на об’єктах залізничної інфраструктури та зв’язків між ними показало певні переваги та недоліки. У чинній нормативній базі з цього напряму рекомендовано використовувати у вишукуваннях ГІС‑технології, але воно не регламентовано. Розроблено DFD-діаграму, що узагальнює та формалізує процес інтеграції матеріалів, добутих під час вишукувань із застосуванням ГІС-технологій, до банку геоданих країни. Спираючись на неї, формалізовано роботи польового та камерального етапів. Експериментальним способом на прикладі проєкту дослідження залізничного полотна та прилеглої ситуації на місцевості у напрямку Ковель – Ягодин – кордон перевірено розроблені функціональні моделі. Показано, як їх використання прискорює планування подібних проєктів. Висновки. Опрацювання на практиці розроблених функціональних моделей підвищує ефективність виконання інженерно-геодезичних вишукувань на об’єктах залізничної інфраструктури. Зокрема систематизація та структуризація потоків даних, алгоритмізація діяльності під час виконання робіт польового та камерального етапів спрощують процеси планування проєктів виконання вишукувань, збільшують інформативність дослідних матеріалів з одночасним зменшенням часових витрат на проведення робіт, підвищують точність отримання геометричних і геодезичних параметрів місцевості
Аналіз спільнот і груп у соціальних мережах як значущого фактора впливу на курси криптовалют
Get PDFCurrently, most existing cryptocurrency exchanges do not have tools in their arsenal that would allow them to verify and investigate information disseminated on social media regarding a particular cryptocurrency. This allows to conduct research with the subsequent development of an appropriate tool that, if used correctly, will provide users with recommendations on how to proceed with the cryptocurrency under investigation. Based on this advice, interested parties will be able to adjust their decisions regarding further financial steps. As part of this task, it is important to choose a social network that would best meet the requirements, as this is what determines the impact of celebrity publications on the formation of prices for a particular cryptocurrency at a certain point in time. The importance and existence of this influence has been previously proven by statistical methods. The purpose of the study is to identify and analyse the key aspects when choosing social networks for further monitoring of social groups in order to analyse the impact of posts on the course of the chosen cryptocurrency. The object of the study is social networks. A set of selection criteria, coefficients of their importance, and statistical data on the selected social networks were used as input data, on the basis of which the values of the alternatives (social networks) will be obtained. The objective of the study is to evaluate and rank social networks in order to choose the one that will best meet the specifics of analysing the impact of social media posts on the cryptocurrency rate. Research methods. The ranking of social networks was carried out by the value of the value function of alternatives, calculated using the linear convolution method. Results. As a result of the research, an algorithm has been developed that allows analysing the selected social networks for their compliance with the formulated criteria. The results of the experiment with the selected social networks were presented. As a result, a ranked list of them is obtained. Based on the results obtained, the authors will develop an information technology for determining the impact of posts of famous people in social networks on cryptocurrency rates.Нині більшість криптовалютних бірж не мають у своєму арсеналі інструментів, що дали б змогу перевірити та дослідити інформацію, яка поширюється в соціальних мережах про ту чи іншу криптовалюту. Це дозволяє проводити дослідження з подальшим розробленням відповідного інструменту, який за умови коректного використання надаватиме користувачам рекомендації щодо подальших дій у системі криптовалюти. Ґрунтуючись на цих порадах, зацікавлені особи зможуть коригувати свої рішення щодо фінансових кроків. У межах цього завдання важливим є вибір соціальної мережі, яка б максимально відповідала поставленим вимогам, оскільки саме від цього залежить вплив публікацій відомих осіб на формування цін за певну криптовалюту в конкретний момент часу. Важливість і наявність цього впливу було доведено раніше статистичними методами. Метою дослідження є ідентифікація та аналіз ключових аспектів у виборі соціальних мереж для подальшого моніторингу соціальних груп у межах аналізу впливу дописів у них на курс обраної криптовалюти. Об’єктом вивчення є соціальні мережі. Як вхідна інформація застосовувалися набір критеріїв відбору, коефіцієнти їх важливості, статистичні показники про обрані соціальні мережі, на основі яких будуть отримані значення оцінок альтернатив (соціальних мереж). Завдання дослідження: оцінювання та ранжування соціальних мереж з метою вибору такої, що максимально відповідатиме особливостям аналізу впливу дописів у соціальних мережах на курс криптовалюти. Методи дослідження. Ранжування соціальних мереж здійснювалося за значенням функції цінності альтернатив, що обчислювалися за допомогою методу лінійної згортки. Досягнуті результати. У процесі проведених досліджень розроблено алгоритм, який дає змогу проаналізувати обрані соціальні мережі щодо їх відповідності сформульованим критеріям. У статті подано результати експерименту з обраними соціальними мережами. Унаслідок отримано їх ранжований список. На основі досягнутих результатів автори роботи сформували інформаційну технологію визначення впливу дописів відомих людей у соціальних мережах на курси криптовалют
Підвищення безпеки вебзастосунків з допомогою інноваційних патернів інтеграції штучного інтелекту
Get PDFEnsuring the security of digital operations, especially in the areas of e-commerce and financial transactions, remains increasingly relevant. Therefore, the subject of research is the development of a specialized software library. This library aims to improve the security of web applications. The purpose of this study is to develop a software library that uses artificial intelligence and machine learning methods to analyze and improve the level of security of financial transactions. The use of these advanced technologies helps automate the detection of potentially fraudulent or risky transactions, thereby providing a higher level of user protection. The following tasks are solved in the article: analysis of modern methods of processing financial transactions and identification of possible security threats; development of a UML diagram of library classes for processing and analyzing financial transactions; testing and validation of the developed artificial intelligence model for assessing the security of financial transactions on real financial data. Machine learning methods were defined and applied using the scikit-learn library in Python, the algorithms of which are capable of analyzing large volumes of data and identifying potential risks with high accuracy. This ensures effective integration of artificial intelligence technologies. The following results were obtained in the work: the criteria for assessing the riskiness of financial transactions for the identification of potential risks are defined; the program operation algorithm is described, which includes procedures for determining and classifying transaction risks; pseudocode is presented, which illustrates the structure of classes and methods of the model, opening opportunities for its adaptation and scaling; methods of generating test data reproducing realistic scenarios of financial transactions have been developed; an analysis of the results was carried out to assess the effectiveness of the developed model. In conclusion, the results of research and testing allow us to evaluate the model's response to various data and its effectiveness in real conditions, as the work presents examples of processing various types of transactions. In addition, the study presents not only the development and validation of the developed model, but also the prospects of its use on a larger scale, integration with existing web applications.Зважаючи на сучасні виклики в забезпеченні безпеки цифрових операцій, особливо у сферах електронної комерції та фінансових транзакцій, предметом вивчення є розроблення спеціалізованої програмної бібліотеки, спрямованої на підвищення безпеки вебзастосунків. Мета дослідження полягає в розробленні програмної бібліотеки, що застосовує методи штучного інтелекту та машинного навчання для аналізу й підвищення рівня безпеки фінансових транзакцій. Використання цих передових технологій сприяє автоматизації виявлення потенційно шахрайських або ризикованих транзакцій, забезпечуючи цим більш високий рівень захисту користувачів. У статті вирішуються такі завдання: аналіз сучасних методів оброблення фінансових транзакцій та ідентифікації можливих загроз безпеці; розроблення UML-схеми класів бібліотеки з оброблення та аналізу фінансових транзакцій; тестування та валідація створеної моделі штучного інтелекту для оцінювання безпеки фінансових транзакцій на реальних фінансових даних. Визначено та застосовано методи машинного навчання за допомогою бібліотеки scikit-learn в Python, алгоритми якої здатні аналізувати великі обсяги інформації та виявляти потенційні ризики з високою точністю, що забезпечує ефективну інтеграцію технологій штучного інтелекту. У роботі досягнуто такі результати: визначено критерії оцінювання ризикованості фінансових транзакцій для ідентифікації потенційних ризиків; описано алгоритм роботи програми, що передбачає процедури визначення та класифікації ризиків транзакцій; запропоновано псевдокод, який ілюструє структуру класів і методів моделі, відкриваючи можливості для її адаптації та масштабування; розроблено методи генерації тестових даних, що відтворюють реалістичні сценарії фінансових транзакцій; проаналізовано результати для оцінювання ефективності розробленої моделі. Висновки. Результати дослідження та тестування дають змогу оцінити реакцію моделі на різноманітні дані та її ефективність у реальних умовах, оскільки в роботі наведено приклади оброблення різних типів транзакцій. Крім того, у дослідженні подано не лише розроблення та валідацію запропонованої моделі, але й перспективи її використання в більших масштабах, інтеграції з наявними вебзастосунками
Метод лінійно-логічних операторів та логічних рівнянь у завданнях видобування інформації
Get PDFRelational and logical methods of knowledge representation play a key role in creating a mathematical basis for information systems. Predicate algebra and predicate operators are among the most effective tools for describing information in detail. These tools make it easy to formulate formalized information, create database queries, and simulate human activity. In the context of the new need for reliable and efficient data selection, a problem arises in deeper analysis. Subject of the study is the theory of quantum linear equations based on the algebra of linear predicate operations, the formal apparatus of linear logic operators and methods for solving logical equations in information extraction tasks. Aim of the study is a developing of a method for using linear logic operators and logical equations to extract information. This approach can significantly optimize the process of extracting the necessary information, even in huge databases. Main tasks: analysis of existing approaches to information extraction; consideration of the theory of linear logic operators; study of methods for reducing logic to an algebraic form; analysis of logical spaces and the algebra of finite predicate actions and the theory of linear logic operators. The research methods involve a systematic analysis of the mathematical structure of the algebra of finite predicates and predicate functions to identify the key elements that affect the query formation process. The method of using linear logic operators and logical equations for information extraction is proposed. The results of the study showed that the method of using linear logic operators and logical equations is a universal and adaptive tool for working with algebraic data structures. It can be applied in a wide range of information extraction tasks and prove its value as one of the possible methods of information processing. Conclusion. The paper investigates formal methods of intelligent systems, in particular, ways of representing knowledge in accordance with the peculiarities of the field of application and the language that allows encoding this knowledge for storage in computer memory. The proposed method can be implemented in the development of language interfaces for automated information access systems, in search engine algorithms, for logical analysis of information in databases and expert systems, as well as in performing tasks related to object recognition and classification.Реляційні та логічні методи подання знань відіграють ключову роль у створенні математичного базису для інформаційних систем. Алгебра предикатів і оператори предикатів є одними з найбільш ефективних інструментів для детального опису інформації. Ці засоби дозволяють легко формулювати формалізовану інформацію, створювати запити до баз даних та імітувати людську діяльність. У контексті нової необхідності в надійному та ефективному відборі даних виникає проблема в глибшому аналізі. Предмет дослідження – теорія кванторних лінійних рівнянь на базі алгебри лінійних предикатних операцій, формального апарата лінійно-логічних операторів і методів розв’язання логічних рівнянь у завданнях видобування інформації. Мета роботи – розроблення методу застосування лінійно-логічних операторів і логічних рівнянь для видобування інформації. Цей підхід може значно оптимізувати вилучення необхідної інформації, навіть у величезних базах даних. Основні завдання: аналіз наявних підходів до видобування інформації; розгляд теорії лінійно-логічних операторів; дослідження методів приведення логіки до алгебраїчної форми; аналіз логічних просторів та алгебри скінченних предикатних дій та теорії лінійно-логічних операторів. Методи дослідження передбачають систематичний аналіз математичної структури алгебри скінченних предикатів та предикатних функцій для ідентифікації ключових елементів, що впливають на процес формування запитів. Запропоновано метод застосування лінійно-логічних операторів і логічних рівнянь з метою видобування інформації. Результати дослідження показали, що метод використання лінійно-логічних операторів та логічних рівнянь є універсальним і адаптивним інструментом для роботи з алгебраїчними структурами даних. Він може бути застосований у широкому спектрі задач видобування інформації та здатний довести свою цінність як один із можливих методів оброблення інформації. Висновок. У роботі досліджено формальні методи інтелектуальних систем, зокрема способи подання знань відповідно до особливостей галузі застосування та мови, що дають змогу кодувати ці знання для зберігання в комп’ютерній пам’яті. Запропонований метод можна впроваджувати в розробленні мовних інтерфейсів для систем автоматизованого доступу до інформації, в алгоритмах пошукових систем, для логічного аналізу інформації в базах даних та експертних системах, а також у виконанні завдань, пов’язаних із розпізнаванням та класифікацією об’єктів
Використання моделі Isolation Forest для виявлення аномалій у даних вимірювань
Get PDFThe subject of the research is the Isolation Forest model, which is a powerful and efficient tool for detecting anomalies in measurement data and outliers, applicable in various fields where ensuring high accuracy and reliability of measurements is important. The goal of the study is to apply the Isolation Forest model to identify unusual or anomalous patterns that differ from typical patterns in the output data. This is achieved by isolating anomalous patterns from normal ones through the construction of multiple different decision trees. The task of the research is to detect outliers in data obtained during the preparation for international comparisons on the state primary standard for mass and volume flow rate of fluid, mass and volume of fluid flowing through a pipeline, by measuring with a сoriolis flowmeter. Data collected during metrological studies undergo processing by the model to detect anomalies. This model analyzes the data and identifies anomalous or outlier values that may indicate systematic or random measurement errors. It enables quick and efficient detection of even the smallest deviations in the data, helping to maintain high accuracy and reliability of measurement results. The main methods for detecting outliers in statistical analysis, which are distribution-independent, are the Grubbs' criterion, interquartile range distribution, and standard deviation. They are sensitive to sample size but are simple and understandable tools. However, the Isolation Forest model also has its limitations, particularly it can be resource-demanding for large datasets. Additionally, it is necessary to consider that using the model requires proper parameter tuning to achieve optimal results. The results of the research include assessment of the Isolation Forest model's effectiveness by comparing it with traditional outlier detection methods. Comparative analysis of the results of different approaches to the same task is an effective method for evaluating the model's performance. Conclusion. The article concludes with the perspective of further research development in this direction. The work will focus on further developing methods for detecting anomalies in measurement data and improving the accuracy and reliability of measurement results in various application fields, which can find broad applications in science and industry.Предметом дослідження є модель ізольованого лісу, яка є потужним та ефективним інструментом для виявлення аномалій у вимірюваних показниках та викидів, що може застосовуватися в різних сферах, де важливо забезпечити високу точність і надійність вимірювань. Мета роботи – застосування моделі ізольованого лісу для виявлення незвичайних або аномальних зразків, що відрізняються від типових патернів у вихідних показниках. Це досягається з допомогою ізоляції аномальних зразків від нормальних з допомогою побудови багатьох різних дерев рішень. Завданням статті є виявлення викидів у результатах, які були отримані в процесі дослідження з підготовки до міжнародних порівнянь на державному первинному еталоні масової та об’ємної витрати рідини, маси та об’єму рідини, що протікає по трубопроводу, з допомогою вимірювання коріолісового витратоміра. Показники, зібрані під час метрологічних досліджень, обробляються моделлю для виявлення аномалій. Ця модель аналізує результати та визначає аномальні або викидні значення, що можуть свідчити про систематичні або випадкові помилки вимірювань. Вона дає змогу швидко та ефективно виявити навіть найменші відхилення в показниках, що допомагає підтримувати високу точність і достовірність результатів вимірювань. Основними методами вияву викидів у статистичному аналізі, які не залежать від розподілу показників, є критерій Граббса, міжквартильний розподіл, середньоквадратичне відхилення. Вони чутливі до розміру вибірки, але є простими та зрозумілими інструментами. Проте модель ізольованого лісу також має обмеження, зокрема вона може бути вимогливою до обчислювальних ресурсів за умови великих обсягів інформації. Крім того, необхідно брати до уваги, що використання моделі вимагає належного налаштування параметрів для досягнення оптимальних результатів. Результатом дослідження є оцінка ефективності моделі ізольованого лісу способом порівняння її з традиційними методами виявлення викидів. Порівняльний аналіз результатів різних підходів до одного завдання є ефективним методом оцінювання ефективності роботи моделі. Висновки. Наприкінці статті сформульовано перспективу подальшого дослідження з окресленого напряму. Робота буде спрямована на впровадження методів виявлення аномалій у вимірюваних показниках і покращення точності та достовірності результатів вимірювань у різних галузях, що може широко застосовуватися в науці та промисловості