Журнал включено до категорії Б: - по спеціальності 121 - Інженерія програмного забезпечення, - по спеціальності 122 - Комп’ютерні науки, - по спеціальності 123 - Компютерна інженерії, - по спеціальності 126 - Інформаційні системи та технології, - по спеціальності 172 - Електронні комунікації та радіотехніка Назва: «Зв’язок» Тематика: розвиток науки за напрямком – інформаціні технології, інфокомунікації, компютерні науки. Рік заснування: 1995р. Ліцензія Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення: Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій внесено до Реєстру суб’єктів у сфері медіа. Ідентифікатор наукового журналу «Зв’язок»: R30-02949 (рішення №863 від 21.03. 2024 р.). Свідоцтво про державну реєстрацію: КВ № 20996-10796 ПР від 25.09.2014 р. (перереєстрація) Реєстрація у ВАК України: Постанова №1528 від 29.12.2014 р. (перереєстрація) Спеціальність ВАК: технічні науки Адреса: вул. Солом’янська,7, м. Київ, 03680, Україна Телефони: +380 (44) 249 25 42; Пошта: kpstorchak@ukr.net Web-сайт: http://www.dut.edu.ua/, http://con.dut.edu.ua/
Transformer-моделі для оцінки та прогнозування стану каналу в mmWAY/THz-діапазонах при високій рухливості користувача
У міліметровому (mmWave, 30–100 ГГц) та терагерцовому (THz, 100 ГГц - 10 ТГц) діапазонах, які є ключовими для розгортання мобільних мереж поколінь 5G-Advanced і 6G, існує проблема оцінювання та прогнозування стану радіоканалу коли спостерігається висока мобільность абонентів зі швидкостями понад 100 км/год. Основними причинами цього є значне доплерівське розширення, швидке блокування сигналу, ефекти near-field у THz, обмежена когерентність каналу (менше 1 мс) та необхідність використання великого обсягу пілотних символів (pilot overhead до 30-50 %). Традиційні підходи до оцінювання каналу, зокрема Least Squares, Minimum Mean Square Error та навіть сучасні нейромережеві підходи на базі CNN та LSTM демонструють недостатню ефективність при моделюванні довготривалих часово-частотних залежностей і мають обмежену адаптивність до різних сценаріїв мобільності. У роботі розроблено гібридну модель CNN-Transformer, призначену для спільного оцінювання та короткострокового прогнозування стану каналу в mmWave/THz massive MIMO системах. Модель поєднує CNN-frontend для локального витягування ознак з пілотного гріда з багатоголовим механізмом self-attention Transformer-encoder у time-frequency або delay-Doppler домені, доповненим physics-informed регуляризацією (sparsity loss) для врахування геометричних обмежень каналу. Експериментальне дослідження проводилося на реалістичних датасетах DeepMIMO, QuaDRiGa та RaymobTime з симуляцією траєкторій транспортних засобів та БПЛА при швидкостях до 500 км/год. Отримані результати демонструють перевагу запропонованого підходу над сучасними аналогами. Зокрема, вдалося покращити показник NMSE на 4-8 дБ, зменшити pilot overhead на 30–48 %, підвищити спектральну ефективності до 11,4 біт/с/Гц а також забезпечити стабільне прогнозування параме-трів каналу на 5–10 слотів уперед навіть для near-field режимів THz-діапазону. Оптимі-зована архітектура забезпечує практичну можливість розгортання на edge-пристроях. Ключові слова: оцінка каналу, прогнозування каналу, Transformer, mmWave, THz, ma-ssive MIMO, 6G, глибоке навчання, self-attention, overhead пілотів
Використання методів штучного інтелекту для автоматичного пошуку маніпулятивної інформації
Предметом цього дослідження є розробка автоматизованої структури для виявлення та класифікації маніпулятивної інформації в цифрових екосистемах з використанням гібридних архітектур машинного навчання та пояснювального штучного інтелекту (ПШІ). В епоху, що характеризується поширенням обчислювальної пропаганди та дезінформації, створеної генеративним ШІ, традиційних реактивних методів виявлення стає все менш достатньо. У цій статті представлено багатошарову архітектуру — Cognitive-Linguistic Manipulation Analysis Framework (CLMAF), — розроблену для ідентифікації непрозорих спроб впливу шля-хом інтеграції лінгвістичної прагматики, стилометричного профілювання та крос-модальної перевірки узгодженості. Основною метою є підвищення інтерпретованості моделей виявлення, що сприяє довірі користувачів і забезпечує проактивну модерацію шкідливого контенту. Методологія використовує ансамбль моделей на основі трансформерів (зокрема, тонко налаштовані архітектури BERT і Роберта), інтегрованих з графовими нейронними мережами (GNN) для аналізу як семантичного змісту, так і структурних патернів поширення потенційних маніпуляцій. Наукова новизна полягає в синтезі орієнтованої на користувача мультимодальної архітектури, яка виходить за межі бінарної класифікації достовірності до нюансованої ідентифікації технік психологічного маніпулювання. Отримані результати свідчать про те, що інтеграція ПШІ не лише покращує прозорість рішень ШІ, а й підвищує загальну стійкість системи до адверсаріальних атак. Запропонована структура ефективно долає розрив між високоефективними нейронними мережами типу «чорна скринька» та необхідністю підзвітності в сфері інформаційної безпеки. Майбутні напрямки досліджень включають емпіричну валідацію архітектури CLMAF проти еволюціонуючих генеративних загроз та вдосконалення крос-лінгвістичних маркерів маніпуляцій. Робота містить детальний опис математичного моделювання ймовірності верифікації та механізмів пошуку на основі схожості векторних представлень, що формує цілісну основу для систем захисту інформації нового покоління. Ключові слова: маніпулятивна інформація, штучний інтелект, машинне навчання, пояснювальний ШІ (ПШІ), комп'ютерна лінгвістика, цифрова дезінформація, моделі-трансформери, архітектура нейронної мережі, інженерія програмного забезпечення, обробка інформації.
Робастно-адаптивна обробка сенсорних сигналів в умовах шуму, викидів та пропусків вимірювань
У роботі обґрунтовано проблему забезпечення стійкої фільтрації в IoT-системах за наявності пропущених вимірювань, викидів і шумових спотворень Зазначено, що в реальних системах Інтернету речей сенсорні дані часто формуються під впливом нестабільності каналів передавання, обмежених обчислювальних ресурсів, зовнішніх завад і фізичних особливостей роботи датчиків. Це ускладнює застосування класичних алгоритмів оцінювання стану без адаптації до неповних і ненадійних потоків даних. Розглянуто особливості застосування методів оцінювання стану та рекурсивної фільтрації в задачах обробки сенсорних сигналів у режимі реального часу. Показано, що імпутація пропущених значень може бути недоцільною, оскільки здатна спричиняти затримки, спотворювати сигнал і створювати хибне уявлення про достовірність вимірювань. Запропоновано робастний адаптивний підхід до оцінювання стану, який явно враховує відсутні вимірювання в рекурсивній системі фільтрації. На відміну від підходів, що попередньо заповнюють пропуски, запропонований алгоритм розглядає відсутність вимірювання як окрему ситуацію в процесі оцінювання. Під час прогалин у даних він використовує модель процесу для прогнозування поточного стану, одночасно збільшуючи пов’язану з ним невизначеність відповідно до зменшення кількості доступної інформації. У разі надходження нових вимірювань метод адаптивно регулює їхній вплив на оновлення оцінки, зменшує дію аномальних значень і запобігає різким стрибкам оціненого стану. Виконано комп’ютерне моделювання та експериментальну перевірку запропонованого підходу з використанням набору даних, отриманого з реального сенсора, що містить шум, викиди та часті пропуски вимірювань. Отримані результати свідчать, що алгоритм забезпечує стабільні та згладжені оцінки стану, зберігає працездатність за тривалій відсутності даних і підтримує узгоджену еволю-цію невизначеності. Підкреслено практичну цінність підходу для IoT-систем з обмеженими обчислювальними ресурсами, зокрема в контексті Edge Computing, де важливими є локальна обробка даних, своєчасне прийняття рішень і зменшення залежності від хмарної інфраструктури Ключові слова: Інтернет речей, обробка сигналів у реальному часі, адаптивна фільтрація, сенсорні дані, викиди, пропуски вимірювання.
Iterative Refinement Funnel: архітектурний патерн для системи інтерактивної діагностики з асиметричною обробкою відповідей
Стаття присвячена розробці та формалізації нового архітектурного патерну Iterative Refinement Funnel (IRF), призначеного для побудови систем інтерактивної діагностики. Патерн адресує задачу ефективного пошуку правильного рішення серед великої кількості варіантів в умовах неповної інформації та інформації, яка поступово надходить. Запропонований патерн ґрунтується на концепції асиметричної обробки відповідей, яка враховує різницю в інформаційній цінності між підтвердженням (YES) та запереченням (NO). Підтвердження ознаки ініціює повний перерахунок моделі машинного навчання з оновленою проєкцією на карту, що самоорганізується, та переранжуванням гіпотез нейронною мережею, тоді як заперечення дозволяє продовжити поточну діагностичну фазу без витратних обчислень. У роботі запропоновано дві взаємозамінні стратегії вибору питань – Cluster Heuristic та Differential Heuristic, реалізовані через патерн проєктування Strategy, що забезпечує адаптивність до різних сценаріїв діагностики та характеристик вхідних даних. Розроблено комплекс механізмів робастності, включаючи Critical NO для обробки заперечення патогномонічних ознак, Exploration Question для подолання ефекту локальних мінімумів, а також Soft Differential для зниження впливу помилкових або неточних відповідей користувача. Експериментальна валідація на медичній базі даних, що містить 844 захворювання та 460 унікальних симптомів, демонструє досягнення точності Top-1 на рівні 83,3–84,1% при забезпеченні 150-кратного прискорення порівняно з класичним підходом Expected Information Gain. Додатково встановлено, що використання асиметричної обробки відповідей дозволяє істотно зменшити обчислювальні витрати без втрати якості результатів, що є важливим для систем реального часу. Запропонований патерн характеризується доменною незалежністю та може бути інтегрований у різні інтелектуальні системи, зокрема у задачах підтримки прийняття рішень, де необ-хідне ефективне інтерактивне звуження простору гіпотез. Крім того, формалізація патерну відкриває можливості для його подальшої автоматизованої оптимізації та розширення в межах гібридних архітектур штучного інтелекту. Ключові слова: архітектурний патерн, інтерактивна діагностика, машинне навчання, асиметрична обробка, Expected Information Gain, робастність системи, клінічна підтримка прийняття рішень.
Порівняння методів пояснюваного ШІ для утримання телеком-абонентів
У статті розглядається порівняльний аналіз методів пояснюваного штучного інтелекту (XAI) для прогнозування відтоку абонентів телекомунікаційних компаній. Відтік абонентів є контрактною подією, що передується поведінковими сигналами за 14–30 днів до розірвання договору або переходу через механізм MNP, утворюючи передвідтоковий поведінковий профіль. Розроблено тривісну класифікаційну схему TCC-XAI (Telecom Customer Churn XAI Framework) за вимірами гранулярності пояснення (D1), залежності від моделі (D2) та практичної застосовності (D3) із четвертим телеком-специфічним виміром темпоральної обізнаності. За схемою систематизовано дев'ять XAI-методів та проведено їх порівняльний аналіз за вірністю, стабільністю та застосовністю. Показано, що TreeSHAP домінує на дескриптивно-діагностичному рівні, тоді як DiCEML є єдиним підтвердженим прескриптивним методом на телекомунікаційних даних. Виявлено три структурні дослідницькі прогалини: відсутність бенчмаркінгу стабільності SHAP проти LIME на великомасштабних даних; відсутність XAI-аналізу з диференціацією за типом пакету послуг; відсутність бенчмаркінгу EBM на задачі відтоку. Запропоновано тришаровий операційний конвеєр TCC-XAI для телекомунікаційних операторів. Наукова новизна полягає у розробці першої спеціалізованої схеми TCC-XAI, що одночасно враховує гранулярність, залежність від моделі, практичну застосовність та телеком-специфічну темпоральність, а також у встановленні багатосервісної прогалини як ключового невирішеного питання. Практичне значення результатів полягає у можливості поетапного впровадження XAI-систем відповідно до операційної зрілості оператора, забезпечення вимог статті 22 GDPR та підвищення ефективності команд утримання клієнтів завдяки переходу до прескриптивних пояснень. Ключові слова: пояснюваний штучний інтелект, відтік абонентів, SHAP, LIME, контрфактуальне пояснення; абонент.
Метод вибору параметрів моделі за критеріями точності та ресурсної здійсненності
У статті наведено формальний опис алгоритму визначення допустимої області параметрів дискретної математичної моделі поширення акустичних хвиль для задач валідації за даними натурних вимірювань. Ключовою практичною проблемою, яку розв’язує алгоритм, є необхідність одночасного виконання кількох вимог: чисельної коректності моделювання, ресурсної здійсненності за умов обмежених обчислювальних ресурсів та достатньої узгодженості результатів моделювання з експериментальними спостереженнями відповідно до заданої метрики точності. У типових процесах валідації підвищення чисельної роздільної здатності або деталізації моделі може покращувати точність, однак водночас збільшує час виконання та споживання пам’яті, що робить багато конфігурацій непридатними для повторних прогонів і параметричних досліджень. Тому, необхідна систематична та відтворювана процедура ідентифікації набору конфігурацій параметрів, які забезпечують цільову точність і залишаються здійсненними на наявному апаратному забезпеченні. Запропонований алгоритм ґрунтується на послідовному відборі (фільтрації) конфігурацій параметрів за каскадом критеріїв. Спочатку конфігурації перевіряються на чисельну коректність з метою виключення варіантів, що порушують умови стійкості або інші умови валідності та можуть призводити до нефізичних результатів чи розбіжності розрахунку. Далі для конфігурацій, що пройшли чисельний фільтр, вимірюються обчислювальні витрати (час виконання та, за наявності, використання пам’яті) і порівнюються з наперед заданими лімітами для підтвердження ресурсної здійсненності. На наступному етапі точність моделі оцінюється шляхом порівняння змодельованих сигналів з експериментальними даними за визначеною метрикою і зберігаються лише конфігурації, що задовольняють порогове значення точності. За потреби алгоритм доповнюється етапом перевірки самоузгодженості: результати кандидатної конфігурації порівнюються з контрольним розрахунком підвищеної чисельної точності (наприклад, із уточненою дискретизацією), щоб відхилити конфігурації, для яких не забезпечується прийнятна збіжність. У результаті алгоритм формує множину допустимих конфігурацій параметрів, які одночасно відповідають апаратним обмеженням і забезпечують потрібну точність, що створює практичну основу для відтворюваного та інтерпретованого підбору параметрів у програмних засобах валідації моделей поширення акустичних хвиль. Ключові слова: валідація математичних моделей, поширення акустичних хвиль, дискретна модель, параметри моделі, область допустимих параметрів, чисельна коректність, ресурсна здійсненність, метрика точності, самоузгодженість, алгоритм відбору конфігурацій.
Еволюція парадигм програмування та феномен Vibe Coding: Оцінка можливостей, ризиків та перспектив досліджень
Стрімкий розвиток систем штучного інтелекту (ШІ) та великих мовних моделей (LLM) зумовив фундаментальний зсув у підходах до створення програмного забезпечення, породивши нові парадигми взаємодії людини та обчислювальних машин. Дана стаття присвячена глибокому аналізу історичної еволюції програмування — від безпосереднього маніпулювання апаратним забезпеченням через машинний код та перші компілятори до високорівневих мов, об'єктно-орієнтованого програмування та сучасних підходів, керованих штучним інтелектом. Особлива увага у дослідженні приділяється концепції «vibe coding» (вайб-кодинг) — новітньому підходу до розробки, який передбачає створення програмних продуктів переважно шляхом ітеративної взаємодії з ШІ-асистентами за допомогою природної мови, з мінімальним ручним написанням коду або навіть без повного розуміння розробником згенерованих алгоритмів та внутрішньої структури системи. У процесі дослідження детально та всебічно оцінюються можливості, переваги та недоліки цього підходу. Встановлено, що використання генеративного ШІ у форматі вайб-кодингу суттєво знижує поріг входження в ІТ-індустрію для осіб без профільної технічної освіти, дозволяє досягти безпрецедентного прискорення процесів прототипування та розробки мінімально життєздатних продуктів (MVP). Зокрема, результати систематичних оглядів демонструють підвищення загальної продуктивності виконання завдань на 26–30% та зростання швидкості ітерацій для розробників початкового рівня. Разом з тим, виявлено та систематизовано критичні недоліки і приховані ризики вайб-кодингу, які ставлять під загрозу довгострокову життєздатність проєктів. Доведено існування так званого «парадоксу продуктивності», згідно з яким досвідчені інженери (Senior developers) можуть витрачати на 19% більше часу на виконання складних завдань через необхідність аудиту та налагодження прихованих логічних помилок і «галюцинацій» ШІ-моделей. Окремо розглядаються надзвичайно гострі проблеми кібербезпеки: згідно зі звітом лабораторії Veracode (2025), під час тестування понад 100 моделей було виявлено, що 45% згенерованого ШІ коду провалили базові тести, містячи критичні вразливості, що підпадають під класифікацію OWASP Top 10. Крім того, доведено, що надмірна та некритична довіра до ШІ без належного суворого архітектурного контролю призводить до накопичення специфічного «темного» технічного боргу (Dark Debt), прогресуючої архітектурної фрагментації (відомої як Context Rot) та поступової деградації фундаментальних інженерних навичок у розробників (Skill Atrophy). На основі проведеного синтезу та аналізу обґрунтовано висновок, що вайб-кодинг має абсолютний сенс як потужний інструмент для надшвидкого створення прото-типів, автоматизації рутинних завдань та генерації шаблонного коду. Проте цей підхід не здатний повністю замінити класичну дисципліну інженерії програмного забезпечення у контексті створення критичних, масштабованих, високонавантажених та безпеково-орієнтованих корпоративних систем. Визначено ключові напрямки для подальших наукових та прикладних досліджень, серед яких: розробка і впровадження методів «інженерії контексту» (Context Engineering), створення інтегрованих систем агентної кібербезпеки (Agentic AppSec) для семантичної перевірки коду в режимі реального часу, а також глибоке вивчення соціально-технічного впливу штучного інтелекту на процеси навчання та професійного становлення майбутніх інженерів. Ключові слова: парадигми програмування, штучний інтелект, вайб-кодинг, технічний борг, кібербезпека, генерація коду, великі мовні моделі, інженерія програмного забезпечення.
Метод упорядкованої паралельної доставки подій у мікросервісних системах із використанням RabbitMQ, резервних HTTP-каналів та патерну Saga для підвищення живучості та зменшення MTTR
У статті досліджено проблему забезпечення надійної, впорядкованої та відмовостійкої доставки подій у мікросервісних системах, що функціонують на основі асинхронного обміну повідомленнями. Актуальність роботи зумовлена тим, що в розподілених програмних системах порушення порядку подій, дублювання повідомлень або недоступність брокера можуть призводити до некоректного стану бізнес-процесів, збільшення часу відновлення та зниження живучості системи. Метою дослідження є розроблення методу упорядкованої паралельної доставки подій, який поєднує брокер RabbitMQ, резервний HTTP-канал і патерн Saga для керування розподіленими транзакціями. У вступі обґрунтовано потребу в комплексному підході до організації доставки подій у мікросервісній архітектурі з урахуванням вимог до масштабованості, доступності та коректності виконання процесів. В огляді літератури проаналізовано наявні підходи до використання подієво-орієнтованої архітектури, брокерів повідомлень, механізмів повторної доставки, резервування каналів і патерну Saga. Встановлено, що більшість відомих рішень розглядає ці механізми окремо, тоді як питання їх інтеграції для одночасного забезпечення впорядкованості, живучості та зменшення MTTR залишається недостатньо дослідженим. У методичній частині запропоновано архітектуру системи, що складається з джерел подій, брокера RabbitMQ, мікросервісів-споживачів, Saga-координатора, модуля контролю впорядкованості, буфера подій, механізму ідемпотентної обробки та резервного HTTP-маршруту. Подія формалізується як структура з унікальним ідентифікатором, ключем упорядкування, порядковим номером і корисним навантаженням. Для кожного ключа забезпечується послідовна обробка подій, а події з різними ключами можуть виконуватися паралельно. Це дає змогу поєднати високу продуктивність із контролем логічного порядку виконання. У розділі аналітичного моделювання наведено показники оцінювання ефективності методу: імовірність успішної доставки, коефіцієнт упорядкованості, середній час відновлення та середню затримку доставки. Експериментальну перевірку виконано в симуляційному середовищі Python 3.11 із моделюванням нормального режиму роботи та сценаріїв відмов брокера. Отримані результати показали, що запропонований метод підвищує імовірність доставки подій до 99,8–99,9 %, забезпечує коефіцієнт упорядкованості близько 99,7 % і скорочує MTTR із 957 мс до 263 мс, тобто більш ніж на 70%. При цьому збільшення середньої затримки доставки є незначним і становить близько 3,7 %. Практичне значення результатів полягає у можливості застосування запропонованого методу для побудови корпоративних і високонавантажених мікросервісних систем, у яких критичними є гарантована доставка подій, збереження їх послідовності, узгодженість розподілених транзакцій і швидке відновлення після часткових збоїв. Ключові слова: мікросервісна архітектура, подієво-орієнтовані системи, RabbitMQ, Saga, резервний HTTP-канал, упорядкована доставка подій, відмовостійкість, MTTR.
Адаптована модель оцінювання якості DLT-платформ на основі стандарту ISO/IEC 25010
У статті запропоновано розширену модель оцінювання якості платформ технології розподіленого реєстру DLT-QM, побудовану на основі стандарту ISO/IEC 25010 з урахуванням специфіки децентралізованих систем та blockchain-систем. Необхідність розроблення такої моделі обумовлена стрімким розвитком цифрових технологій, широким впровадженням DLT-платформ у фінансовому секторі, державному управ-лінні, логістиці, IoT-середовищах та корпоративних інформаційних системах, а також відсутністю універсального підходу до комплексного оцінювання їх якості. У роботі проведено аналіз придатності характеристик ISO/IEC 25010 до оцінювання архітектури програмних систем на основі DLT та визначено набір DLT-специфічних ха-рактеристик, що враховують особливості механізмів консенсусу, рівень децентралізації, фінальність транзакцій, модель довіри, аудитопридатність, міжмережеву сумісність та баланс on-chain/off-chain взаємодії. Для кожної характеристики запропоновано формалізовані математичні метрики, що дозволяють здійснювати багатокритеріальне оцінювання DLT-платформ у межах задач програмної інженерії та оптимізації вибору технологічної архітектури. Інтегральний показник якості QDLT визначається як зважена комбінація класичних характеристик ISO/IEC 25010 та DLT-специфічної компоненти, що забезпечує адаптацію моделі до різних прикладних сценаріїв. Верифікацію моделі виконано на платформах Hyperledger Fabric, Ethereum, Corda та Polygon. Отримані результати підтверджують наявність структурних компромісів між децентралізацією, продуктивністю, безпекою та сумісністю в сучасних розподілених системах. Також розроблено методологію сценарно-орієнтованого застосування моделі, яка включає процедуру визначення вагових коефіцієнтів для різних сфер використання DLT-технологій, зокрема фінансових консорціумів, систем електронного урядування та IoT supply chain. Практична цінність дослідження полягає у створенні формалізованого інструментарію підтримки прийняття рішень при виборі DLT-платформи для побудови сучасного програмного забезпечення та цифрових сервісів. Ключові слова: блокчейн, технологія розподіленого реєстру, DLT-платформи, децентралізована система, розподілена система, інформаційні технології, цифрова технологія, програмне забезпечення.
Модель децентралізованого керування групою агентів у вигляді Dec-POMDP з динамічною топологією взаємодії та стохастичними порушеннями комунікації
Стаття присвячена теоретичному обґрунтуванню та розробці математичної моделі децентралізованого керування динамічними групами автономних агентів, зокрема роями безпілотних літальних апаратів, в умовах фундаментальної невизначеності та ворожого операційного середовища. Авторами запропоновано удосконалення класичної моделі децентралізованого частково спостережуваного процесу прийняття рішень Маркова (Decentralized Partially Observable Markov Decision Process – Dec-POMDP) в модель, яка враховує динамічну топологію взаємодії між агентами (Dynamic Topology Decentralized Partially Observable Markov Decision Process – DT-Dec-POMDP). Ключова відмінність полягає в інтеграції динамічної топології взаємодії та експліцитному моделюванні стохастичних порушень каналів зв’язку як ендогенних факторів, що визначають інформаційний простір кожного агента. Доведено, що ігнорування зазначених аспектів призводить до втрати стійкості теоретично оптимальних політик у реальних сценаріях, зокрема під час розвідки, електронного придушення та пошуково-рятувальних операцій. Для подолання інформаційних лакун, спричинених втратою пакетів, запропоновано архітектурний блок Comm-Disturbance Filter, що реалізує механізм предиктивної компенсації на основі рекурсивної екстраполяції станів сусідніх агентів. Для обробки стабілізованого потоку спостережень та контекстно-залежної агрегації інформації запроваджено Multi-agent Transformer, здатного адаптивно зважувати вхідні дані в умовах мінливої мережевої структури. Результати дослідження виявляють критичні пороги стійкості системи залежно від інтенсивності збоїв зв’язку та демонструють здатність запропонованої архітектури підтримувати функціональність у зоні компенсації. Робота закладає теоретичні підстави для створення нового класу стійких, масштабованих та адаптивних автономних систем, здатних до ефективної координації в умовах екстремальної невизначеності та протидії. Ключові слова: рій БпЛА, динамічна топологія, стохастичне порушення зв’язку, трансформер, мульти-агентні системи, кооперативна автономія.
Автоматизація моделювання сценаріїв розвитку бізнес-рішень
Стаття присвячена автоматизації моделювання сценаріїв розвитку бізнес-рішень на основі аналізу поведінкових метрик користувачів веб-проєктів. Дослідження базується на тестовій вибірці даних, що імітують реальні показники з аналітичних систем (Google Analytics, Binotel, CRM), включаючи параметри: регіон (місто), кількість переглядів сторінок (page_view), кліки по рекламі (ad_click), факт покупки (purchase) та тривалість взаємодії (duration). Повна вибірка охоплює 20 записів з різних регіонів України, що дозволяє моделювати цифрову взаємодію. Перший етап – кореляційний аналіз залежності між page_view та ad_click. Перевірка нормальності розподілу за Шапіро-Уілка показала відхилення від нормальності (p < 0.05), тому застосовано коефіцієнт Спірмена (ρ = 0.8548, p < 0.001), що підтверджує сильний прямий зв'язок. Аналіз реалізовано в Python з використанням бібліотек Pandas, Matplotlib, Seaborn та SciPy, з візуалізацією у вигляді діаграми розсіювання. Застосована класифікаційна модель дерева рішень DecisionTreeClassifier для прогнозу покупки. Модель досягла точності 95%, з метриками precision 0.91–1.00, recall 0.90–1.00, f1-score 0.95. Візуалізовано дерево рішень, виявлено граничні випадки помилок (наприклад, для Дніпра). Логіка моделі включає умови на основі page_view та ad_click, що забезпечує інтерпретованість для інтеграції в бізнес-логіку. Наступний крок – логістична регресія (LogisticRegression) для оцінки ймовірності покупки. Точність 85%, правильно класифіковано 17 з 20 об'єктів; матриця помилок, метрики: precision 0.82–0.89, recall 0.80–0.90, f1-score 0.84–0.86. Візуалізовано межу класифікації та логістичні криві для залежностей purchase ~ page_view та purchase ~ ad_click, що демонструють позитивну залежність. Для врахування часового фактора застосована Cox-регресія (модель пропорційних ризиків). Ознака ad_click має позитивний вплив (log(HR) ≈ 1.1, p=0.19), page_view – слабкий негативний (log(HR) ≈ -0.08, p=0.44), але без статистичної значущості через малу вибірку. Рекомендовано розширення даних для підвищення точності. У практичному прикладі для e-commerce компанії з низькою конверсією (1.8%) змодельовано інтелектуальну систему з LDA та QDA (точність 100%). Сценарне моделювання дій (наприклад, add_product_reviews, personalize_content, optimize_landing_page) підвищило прогнозовану конверсію до 50–70%, досягнувши цілі 2.5% з мінімальними витратами. Система інтегрує моделі для адаптивних бізнес-стратегій. Запропонований підхід автоматизує сценарне моделювання, поєднуючи статистичні методи з машинним навчанням для оптимізації бізнес-рішень у цифровому середовищі. Результати підтверджують ефективність для прогнозува-ння поведінки та формування дій, з потенціалом масштабування. Ключові слова: бізнес-рішення, поведінкові метрики, кореляційний аналіз, дерево рішень, логістична регресія, Сox-регресія, машинне навчання, конверсія, автоматизація.
Програмна реалізація показника поглинання імпульсу як статистичного інструменту на ринку біткоїна
Предметом дослідження є алгоритмічна модель та програмна реалізація показника Momentum Absorption Score (MAS) як детектора структурних режимів у потокових часових рядах типу «ціна-обсяг». MAS формалізовано як бінарну подію перетину нижнього хвоста розподілу стандартизованого цінового діапазону та верхнього хвоста розподілу стандартизованого торгового обсягу в межах ковзного статистичного вікна, що дозволяє інтерпретувати задачу як виявлення рідкісних спільних екстремальних подій у двовимірному стохастичному процесі. Метою роботи є проєктування, формалізація та експериментальна валідація MAS як статистичного інструменту для іден-тифікації особливих режимів на ринку Біткоїна в рамках програмної реалізації сис-теми потокової обробки даних. Завдання дослідження включають: формальне визначе-ння математичної моделі MAS; розроблення модульної архітектури програмної реалізації; реалізацію обчислення ковзних середніх, дисперсій та квантилів; аналіз обчислювальної складності та пам’яткових витрат; емпіричну перевірку алгоритму на істо-ричних даних BTC/USDT для таймфреймів 1 день, 4 години та 30 хвилин; оцінювання умовних математичних сподівань дохідності, щільності сигналів та асиметрії між типами позицій; застосування машинного навчання для відсіювання збиткових позицій. Отримані результати показали, що при використанні інкрементальних методів оновлення статистик алгоритм має складність (O(n)) за часом та (O(W)) за пам’яттю, де (W) - розмір ковзного вікна. Події MAS відповідають зміщенню умовного розподілу майбутньої дохідності відносно безумовного очікування. Встановлено залежність між щільністю детекції та масштабом часової агрегації, а також підвищену стабільність реалізацій на основі відносних показників обсягу. Висновки підтверджують, що MAS може розглядатися як масштабований алгоритм детекції режимів у потокових стохастичних процесах. Ключові слова: програмне забезпечення, архітектура програмного забезпечення, аналітична модель, машинне навчання, інформаційні технології, механістичний підхід.
Робастне виявлення аномалій у часових рядах за умов наявності структурних спотворень: інтеграція методу Hybrid AWRED v5 у класичні та двонаправлені LSTM-мережі
Глибокі рекурентні нейронні мережі широко застосовуються для аналізу часових рядів, однак їхня ефективність істотно залежить від чистоти навчальної вибірки. Класична функція втрат на основі середньоквадратичної похибки (MSE) є чутливою до структурних спотворень у даних, оскільки аномальні вікна можуть зміщувати градієнтні оновлення та погіршувати якість сформованого прихованого подання. У статті розглянуто п’яту генерацію методології Hybrid AWRED v5 (Adaptive Weighted Reconstruction with Regularized Energy and Dynamics), у якій використано диференційовну функцію втрат із механізмом просторово-часового м’якого відсікання. Для налаштування параметрів вагової функції застосовано Байєсівську оптимізацію, що дає змогу адаптувати поріг відсікання до поточного розподілу похибок реконструкції. Експериментальне оцінювання проведено для двох базових архітектур - класичної LSTM та двонаправленої BiLSTM із шаровою нормалізацією — за умов 15% струк-турних спотворень у навчальній вибірці. Результати показали, що при використанні стандартної MSE метрика Average Precision становить 0.534 для LSTM та 0.566 для BiLSTM, тоді як інтеграція Hybrid AWRED v5 підвищує ці значення до 0.835 та 0.922 відповідно. Для сучасної архітектури також отримано AUC-ROC на рівні 0.990. Це свідчить, що запропонований підхід краще зберігає якість ранжування аномалій за наявності структурних спотворень у навчальних даних. Отримані результати дають підстави розглядати Hybrid AWRED v5 як перспективний архітектурно-незалежний інструмент робастної оптимізації для задач вияв-лення аномалій у часових рядах. Разом із тим переваги методу доцільно інтерпретувати насамперед через покращення метрик виявлення та ранжування, тоді як окреме кількісне оцінювання просторово-часової локалізації може бути предметом подальших досліджень. Ключові слова: виявлення аномалій, часові ряди, глибоке навчання, LSTM, BiLSTM, структурні спотворення, забруднення даних, робастна оптимізація, Hybrid AWRED v5.
Використання моделі багаторівневого доступу для обробки даних при керуванні безпілотними літальними апаратами
При швидкому розвитку засобів збору та генерації інформації необхідно враховува-ти як прогресивні аспекти так і нові небезпеки що генеруються за рахунок побічних властивостей технологічних процесів. В умовах прямої військової протидії це може привести до трагічних наслідків. Не враховуючі випадки, коли розголошення інформації відбувається за рахунок прямої недбалості є варіанти, коли це відбувається за рахунок цивільної спрямованості деяких технологій. Наприклад, перехоплення безпілотного лі-тального апарату (БПЛА) з записаним на флешку маршрутом польоту призводить до розголошення координат точки старту та потенціально розкриває позицію дроновода. Метою дослідження є аналіз обмежень, які викають при застосуванні засобів з відкри-тим каналом обміну відеоінформацією та розробка методів, які можуть покращити безпеку обробки інформації в цих випадках. Це дослідження аналізує обмеження та пропонує багатогранний підхід до підвищення захисту даних у керуванні пристроями з відкритими інформаційними каналами. Крім того, у роботі пропонується застосува-ння моделі системи багаторівневого доступу для планування місій БПЛА. Ця модель використовує секретні дані з державної інформаційної системи для по-будови маршрутів польоту, які за своєю суттю зменшують ризик розкриття тактич-ної інформації, надаючи дозвіл на основі рівня чутливості завдання, а не виключно прав доступу користувача. Моделювання демонструє здійсненність цього підходу для прий-няття рішень щодо маршрутів, ефективно зменшуючи ймовірність розкриття обме-жених оперативних деталей неуповноваженим користувачам. Проведені експерименти показали, що використання запропонованого підходу доз-воляє скоротити час проходження маршруту БПЛА порівняно з класичним методом повного обходу зони обмеженого доступу. За результатами моделювання при прове-денні 10000 експериментів середній виграш за часом становив близько 19% від максима-льної довжини обхідного маршруту. Отримані результати підтверджують ефектив-ність і практичну застосовність моделей багаторівневого доступу для задач безпеч-ного планування маршрутів БПЛА в умовах підвищених вимог до конфіденційності інформації. Ключові слова: моделі системи багаторівневого доступу, безпілотні літальні апарати (БПЛА), інформаційна безпека, обробка сигналів.
Інтелектуальна система керування світлофорами на основі комп’ютерного зору
У статті представлено розробку та експериментальну перевірку прототипу інтелектуальної системи керування світлофором на основі комп'ютерного зору та глибокого навчання. Неефективність традиційних світлофорів із фіксованим циклом спричиняє хронічні затори, призводить до втрат часу та палива і перешкоджає проїзду пріоритетних транспортних засобів (швидка допомога, пожежні машини, аварійні служби). Запропонована система вирішує цю проблему через адаптивне керування фа-зами на основі аналізу відеопотоку в реальному часі. Архітектура реалізована на Python із використанням Ultralytics YOLOv8n для вияв-лення об'єктів, OpenCV для захоплення відео та візуалізації, FastAPI і Uvicorn для асинх-ронного REST API з автоматичною документацією. Модуль просторового аналізу спи-рається на полігональні зони («північ–південь», «схід–захід», пішохідна), конфігурація яких зберігається у форматі JSON відповідно до реальної геометрії перехрестя. Логіка керування реалізована як скінченний автомат із шістьма фазами: зелений і жовтий для напрямку «північ–південь», червоний для всіх напрямків, зелений і жовтий для напрямку «схід–захід», червоний для всіх напрямків. Модуль рішень поєднує часові обмеже-ння (мінімальна і максимальна тривалість зеленої фази) з динамічним порівнянням за-вантаженості та забезпечує пріоритетний проїзд екстрених служб із негайним пере-миканням фази. Усі рішення фіксуються з поясненням причини перемикання. Потоко-безпечна архітектура синхронізує доступ до спільних даних між відеоциклом і вебсер-вером. REST API надає ендпоінти для моніторингу стану системи, отримання метрик (кількість транспортних засобів, пішоходи, пріоритетний транспорт, FPS) і ручного керування фазами. Проведено аналіз суміжних досліджень із YOLO, LLM-агентів і навчання з підкріпленням, що підтверджує відповідність рішень глобальним тенденціям. Визначено обмеження прототипу (одне перехрестя, відсутність трекінгу, емулятор контролера) й окреслено дорожню карту: інтеграція з промисловими контролерами, трекінг, підтримка кількох камер, збереження метрик у базі даних і резервування на випадок відмови штучного інтелекту. Прототип може слугувати основою для промис-лових систем керування транспортними потоками у розумних містах. Ключові слова: штучний інтелект, адаптивне керування світлофором, комп'ютерний зір, глибинне навчання, детекція об'єктів, інформаційна система, управління, відеоаналітика.
Моделі машинного навчання для аналізу захисту даних у системах медичного адміністрування на основі ІоТ
У статті розглянуто застосування моделей машинного навчання (ML) для аналізу та захисту даних в автоматизованих системах медичного адміністрування, що функціонують на основі технологій Інтернету речей (IoT). Сучасні медичні заклади все частіше впроваджують IoT-пристрої для моніторингу пацієнтів, управління апаратурою та оптимізації організаційних процесів. Це призводить до різкого зростання обсягів даних і складності їх обробки, а також створює додаткові ризики, пов’язані з кібербезпекою та стабільністю комунікацій. У роботі досліджено можливості використання алгоритмів Decision Tree та Random Forest для класифікації, прогнозування і виявлення аномалій у потоках медичних даних. Запропоновано концептуальну модель інтеграції ML-модулів у багаторівневу систему медичного адміністрування, що сприяє підвищенню точності аналізу, ефективності управління та рівня захисту інформації. Ключові слова: IoT, машинне навчання, медицина, аналіз даних, кібербезпека, автоматизація, Decision Tree, Random Forest.
Гібридна рекомендаційна система для формування збалансованих команд у багатокористувацьких онлайн-середовищах
Стрімкий розвиток кіберспортивних середовищ та багатокористувацьких онлайн-платформ суттєво підвищує потребу у персоналізованих системах, здатних автоматично формувати збалансовані команди. Традиційні рекомендаційні підходи, що спираються на однокритеріальну оптимізацію, часто не здатні врахувати складну взаємодію між індивідуальними характеристиками користувачів, їхніми рольовими вподобаннями та параметрами ігрової техніки. Крім того, існуючі рішення здебільшого не мають механізмів для керування розподіленим доступом до спільних цифрових ресурсів (наприклад, колективних ігрових акаунтів), що неминуче призводить до колізій доступу та зниження загальної ефективності команди. Для вирішення цих проблем запропоновано гібридну рекомендаційну систему, яка поєднує контентний аналіз, колаборативну фільтрацію та методи метаевристичної оптимізації. Розроблену логічну модель інтегровано в мікросервісну архітектуру на базі Java та Spring Boot, призначену для управління кланом у грі War Thunder. Ядром системи є математична модель, що базується на задачі про призначення (Assignment Problem), доповненій жорсткими обмеженнями взаємного виключення (Mutex). Це гарантує запобігання дублюванню гравців та повністю усуває конфлікти паралельного доступу до спільних облікових записів. Оптимізація складу команди здійснюється шляхом максимізації гібридної цільової функції за допомогою багатокритеріального алгоритму рою часток (MOPSO). Функція оцінює об'єктивний вектор (бойова ефективність техніки, командна синергія) та суб'єктивний вектор (індивідуальні навички гравців, їхні рольові преференції). Симуляційне моделювання на тестовому наборі даних із 30 гравців, 100 акаунтів та визначе-них квот на ролі довело значну перевагу запропонованого підходу. Порівняно з жадібним алгоритмом (Greedy Search), який потрапив у локальний екстремум на рівні 62% ефективності, гібридна модель на базі MOPSO досягла стабільного Парето-оптимального фронту з ефективністю 89% вже за 45 ітерацій. Імплементація Mutex-обмежень повністю усунула колізії доступу до ресурсів, тоді як багатокритеріальний аналіз забезпечив на 34% вищу відповідність між гравцями та їхніми улюбленими ролями. Зважаючи на час виконання алгоритму, який склав 140 мс, розроблена система підтверджує свою масштабованість та високу придатність для координації команд у режимі реального часу. Ключові слова: рекомендаційні системи, гібридні моделі, машинне навчання, формування команд, персоналізація, багатокритеріальна оптимізація, контентний аналіз, колаборативна фільтрація.
Алгоритмічні та математичні методи оптимізації зберігання та обробки даних у сучасній ІТ-інфраструктурі
Зростання обсягів даних у сучасних інформаційних системах, зумовлене активним розвитком цифрових сервісів, хмарних технологій, Інтернету речей та платформ великих даних, суттєво ускладнює процеси їх зберігання та обробки. Раціональне використання ресурсів пам’яті, зменшення затримок доступу до даних, забезпечення високої продуктивності, відмовостійкості та масштабованості стали ключовими завданнями для корпоративних, розподілених і хмарних ІТ-інфраструктур. У цих умовах особливої актуальності набувають алгоритмічні та математичні методи оптимізації, які дозволяють формалізувати процеси управління даними, знизити накладні витрати та підвищити ефективність функціонування інформаційних систем різного масштабу. У статті представлено огляд сучасних алгоритмічних і математичних методів оптимізації зберігання та обробки даних, що застосовуються в системах управління базами даних, розподілених обчислювальних середовищах, платформах великих даних і хмарних інфраструктурах. Розглянуто основні класи задач оптимізації, пов’язані з розміщенням і міграцією даних, індексацією, кешуванням, реплікацією, балансуванням навантаження та управлінням ресурсами. Проаналізовано математичні моделі, що використовуються для формалізації таких задач, зокрема методи математичного програмування, графові, стохастичні та ймовірнісні моделі. Окрему увагу приділено алгоритмічним підходам до розв’язання задач оптимізації, включаючи точні, евристичні та метаевристичні методи, а також алгоритми машинного навчання і навчання з підкріпленням. Проведено класифікацію існуючих підходів, визначено їх переваги та обмеження з погляду точності, обчислювальної складності, адаптивності та практичної програмної реалізації. Окреслено перспективи подальшого розвитку методів оптимізації в контексті ускладнення ІТ-інфраструктур, зростання обсягів даних і впровадження інтелектуальних систем управління. Ключові слова: оптимізація зберігання даних, алгоритми, математичні моделі, ІТ-інфраструктура, бази даних, хмарні обчислення, великі дані.
Підвищення безпеки захисту даних систем зі штучним інтелектом при використанні контекстно-залежної автентифікації
Досліджено актуальність застосування контекстно-залежних методів автентифікації для підвищення безпеки інформаційних систем в умовах зростання кількості кіберзагроз. Проаналізовано обмеження традиційних статичних методів автентифікації, що не враховують контекстуальні параметри сеансів користувачів. Описано процес розроблення системи багатофакторного контекстного аналізу на основі каркасу Spring, PostgreSQL та аспектно-орієнтованого програмування. Система використовує технічні, географічні, часові та поведінкові параметри для динамічної оцінки ризиків несанкціонованого доступу. Реалізовано архітектуру на основі взірця Стратегія з модульною системою перевірювачів для перевірки правил доступу, включаючи мережеві адреси, типи пристроїв, переглядачі, операційні системи та часові обмеження. Використання аспектно-орієнтованого програмування Spring забезпечує декларативну інтеграцію перевірок доступу через анотації з мінімальним втручанням у код застосунку. Тип даних JSONB PostgreSQL дозволяє гнучко зберігати динамічні умови правил без зміни схеми бази даних. Розроблена система може бути використана в корпоративних інформаційних системах, хмарних платформах та банківських застосунках. Ключові слова: контекстно-залежна автентифікація, Spring Framework, аспектно-орієнтоване програмування, PostgreSQL, багатофакторний аналіз, патерн Strategy, безпека да-них, захист інформаційних систем.
Параметризований математичний апарат мутаційного аналізу систем машинного навчання
Забезпечення якості та надійності моделей машинного навчання є актуальним науковим завданням, особливо в контексті їх зростаючого застосування у критичних щодо безпеки прикладних галузях. Мутаційний аналіз є одним із найбільш зрілих методів оцінювання якості тестових наборів, однак його застосування до систем машинного навчання ускладнене через стохастичність навчання та інференсу, відсутність детермінованого оракула, а також вплив еквівалентних і тривіальних мутантів на результуючу оцінку. Ключовою проблемою є відсутність єдиної математичної формалізації, яка охоплювала б існуючі підходи як частинні випадки та забезпечувала їх коректне порівняння, оскільки поняття мутаційної оцінки у різних роботах визначається по-різному залежно від обраного правила фіксації відмінності між оригінальною моделлю і мутантом та від способу агрегування результатів. У статті запропоновано формалізацію мутаційного аналізу для систем машинного навчання як параметризованої обчислювальної системи. Визначено базові об'єкти процесу: параметризоване відображення навченої моделі, множину операторів мутації, множину згенерованих мутантів, тестовий набір та узагальнену метрику якості, що охоплює поширені показники для задач класифікації та регресії. Узагальнену мутаційну оцінку визначено як параметризований функціонал, що задається парою компо-нентів - правилом «вбивства» мутанта у пороговому або статистично обґрунтованому варіанті та агрегатором результатів по множині мутантів. Статистичний ва-ріант правила поєднує критерій значущості з оцінкою розміру ефекту, що забезпечує відтворюваність для стохастичних моделей. Показано, що існуючі підходи є частиними реалізаціями запропонованого апарату. Сформульовано оптимізаційну задачу відбору підмножини операторів мутації і тестових прикладів, що максимізує мутаційну оцінку за умов ресурсних обмежень. Запропонований апарат забезпечує формальну основу для коректного порівняння підходів до мутаційного тестування та для розроблення ефективних алгоритмів мутаційного аналізу моделей машинного навчання. Ключові слова: мутаційне тестування, математична модель, машинне навчання, моделі машинного навчання, обробка великих масивів даних.