статті розглянуто проблему пошуку та виявлення вторгнень у комп’ютерних мережах в умовахневизначеності, що зумовлена неповнотою та неточністю даних, динамічністю мережевого трафіку, прихованимхарактером сучасних атак і використанням засобів шифрування. Показано обмеженість традиційних сигнатурних системвиявлення вторгнень, які не забезпечують належної ефективності за відсутності повного опису атак і призводять дозростання кількості хибних спрацювань та пропущених загроз.Запропоновано концептуальну модель гібридної системи виявлення вторгнень, що поєднує сигнатурний, аномалійний танечітко-логічний підходи. Для формалізації невизначеності використано апарат нечітких множин, фазифікаціюпараметрів мережевого трафіку та дефазифікацію з отриманням інтегрального показника загрози. Введено коефіцієнтневизначеності, який дозволяє кількісно оцінити вплив неповної інформації на рівень ризику вторгнення. Запропонованоматематичну модель залежності ризику від невизначеності та проаналізовано її властивості.Підхід ґрунтується на використанні математичного моделювання та методів обробки неточної інформації, щодозволяє підвищити адаптивність систем виявлення вторгнень (IDS) та їхню здатність ефективно функціонувати вумовах невизначеності. Застосування нечіткої логіки, ймовірнісних моделей і алгоритмів машинного навчання створюєпідґрунтя для зменшення кількості хибних спрацювань і забезпечення більш точного визначення потенційних загроз.Розроблено алгоритмічний підхід до побудови IDS з адаптивним порогом детекції, який змінюється залежно від рівняневизначеності середовища. Наведено методику оцінювання ймовірності виявлення атак та коефіцієнта хибних спрацюваньна основі ROC-кривих, а також числові приклади, що демонструють ефективність запропонованого підходу. Отриманірезультати підтверджують, що використання нечіткої логіки та ймовірнісних моделей дозволяє підвищити точністьвиявлення вторгнень, зменшити кількість помилкових тривог і забезпечити адаптивність системи захисту до нових таневідомих сценаріїв атак.
Зараз для захисту та скритності роботи різної приймально-передавальної апаратури (наприклад антенних систем, розташованих на дахах будинків), антен літальних апаратів (ЛА) від радіолокаційного виявлення широко використовуються протирадіолокаційні покриття (ПРЛП), за допомогою яких можна зменшити ефективну площу розсіювання (ЕПР) різних об'єктів [1]. При визначенні поля дифракції складним є визначення дотичної складової поля на об'єкті дифракції. Дане поле визначається виходячи з фізичних міркувань або з рішення інтегральних рівнянь [1-5]. У першому випадку, через помилки у фізичних уявленнях, точність визначення поля в дальній зоні, а, отже, і ЕПР, може бути досить низкою. При використанні інтегральних рівнянь одержати аналітичні рішення, як правило, не вдається. Тому результати, одержані чисельними методами, в основному, є частковими і не дозволяють повною мірою проаналізувати розсіяне поле. Для вирішення завдання визначення дотичної складової поля на межі нерегулярного ПРЛП пропонується використовувати теорію двополюсників і чотириполюсників [6]. У статті розроблена ланцюгова модель нерегулярного плоскошарового середовища завдяки якій були визначені ЕПР нерегулярних шарів. Визначені обмеження, що накладаються на розташування частотних областей поглинання ПРЛП, які дозволяють визначити закономірність розташування резонансних частот діелектричних шарів ПРЛП. Одержані формули, які дозволяють визначити елементи матриці опорів широкого класу нерегулярних діелектричних шарів і використовувати їх при розрахунку нерегулярних ПРЛП. Отримані результати дозволяють проектувати плоскошарови середовища, які мають підвищені поглинальні властивості електромагнітних хвиль в порівнянні з існуючими покриттями.
Сучасний розвиток генеративного штучного інтелекту характеризується швидким розширенням його застосування в усіх сферах суспільного життя. Великі мовні моделі та дифузійні архітектури інтегруються в рекомендаційні системи, соціальні мережі, корпоративні комунікації та політичні процеси, набуваючи дедалі вищого ступеня автономності. Ці системи вже не обмежуються виконанням чітко визначених завдань, а демонструють здатність до виникнення непередбачуваних властивостей на певному рівні складності. Таке поширення перетворює штучний інтелект на активного учасника формування суспільної думки, що безпосередньо впливає на сприйняття реальності як окремими особами, так і суспільством у цілому.
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) generate heterogeneous data streams, including real-time video, telemetry, andcommand-and-control messages, while operating under strict constraints on communication bandwidth, energy consumption,computational resources, and mission risk levels. The use of a single universal encryption algorithm across all UAV scenarios isinefficient, as it either results in excessive computational and energy overhead or provides an insufficient level of cryptographic protection in critical conditions. In this work, a set of eight criteria (K₁–K₈) for the informed selection of symmetric encryption algorithms is formalized. Based on these criteria, a machine learning (ML)-driven approach is proposed to enable the automated selection of the most appropriate cryptographic algorithm according to the parameters of a given UAV deployment scenario.The key scientific contribution lies in the development of a UAV-oriented dataset that integrates mission context parameters(operational conditions, resource constraints, threat levels) with cryptographic characteristics of algorithms (security strength, performance, and resource efficiency). The proposed feature structure provides a formalized representation of the algorithm selection problem and establishes a foundation for training intelligent decision-making models.Each feature group is grounded in state-of-the-art research in UAV cybersecurity, lightweight cryptography, and ML-based adaptiveencryption. Furthermore, this work extends the authors’ previous studies related to the development of cryptographic algorithm datasets and the application of neural networks for ensuring image confidentiality in UAV systems.
Захист інформації з обмеженим доступом, особливо державної таємниці, є важливим завданням у сфері національної та інформаційної безпеки держави. Для мінімізації можливої шкоди національній безпеці України від порушень у сфері охорони державної таємниці та зменшення негативного міжнародного рейтингу та інших тяжких наслідків на рівні держави актуальною є задача створення спеціалізованих баз даних, розробка і удосконалення існуючих методів і моделей, що реалізують відповідні оцінювання. Саме тому, теоретико-множинне представлення параметрів узагальненого звіту та звіту про стан забезпечення охорони державної таємниці у кортежні моделі дозволяють вирішити актуальну науковопрактичну задачу формалізації процесу оцінювання негативних наслідків витоку державної таємниці, її розголошенням або втратою матеріальних носіїв секретної інформації, порушенням режиму секретності тощо. Раніше було розроблено кортежну модель первинних параметрів, а наразі, як її продовження, запропоновано вже модель внутрішніх параметрів та її ієрархічну структуру, яка за рахунок інтегрованого теоретико-множинного представлення множин, що характеризують відомості про наявність у працівників суб’єкта звітування допуску та доступу до державної таємниці та про кількість матеріальних носіїв секретної інформації, дозволяє відповідно до вимог чинного законодавства визначити множини вхідних та вихідних параметрів для формування спеціальних баз даних і формалізації процесу оцінювання завданої шкоди національній безпеці від витоку державної таємниці. У подальшому, для реалізації зазначеного вище процесу, необхідно розробити відповідну модель формалізації та обробки бази даних вторинних параметрів суб’єкта режимно-секретної діяльності.
The standard theory of quantum decoherence treats the environment as an external reservoir imposing a fixed decoherence rate. We propose a fundamental reinterpretation: within the Lie-Observable-Dependent Renormalization (LA-ODR) framework, the decoherence rate Γτ = Γ₀(χτ)^β is governed by the temporal susceptibility χτ — a state-dependent order parameter of phase-ensemble desynchronization. We derive the Kyiv–Ohnishi hybrid flow dχτ/dt = -αΓ₀(χτ)^(β+1) - λ_ctrlχτ + λ_nat(1-χτ), establish four theorems of global asymptotic stability via Lyapunov analysis, and prove a triple algebraic–geometric–thermodynamic correspondence at the fixed point χτ* = λ_nat/(λ_ctrl + λ_nat). The effective state-space metric dsτ² = (1-χτ)c²dt² - (1+χτ)dx² is a Riemannian analogue of the Fubini–Study metric on susceptibility space, not a physical spacetime metric. The framework provides the mathematical foundation for active coherence control in NISQ quantum devices.
Стаття присвячена порівняльному аналізу міжнародних, європейських та українських стандартів і нормативнихдокументів у сфері довгострокового зберігання електронних документів та забезпечення довгострокової перевірки електронних підписів. Проведено систематизацію чинної нормативної бази на трьох рівнях: глобальному (OAIS/ISO 14721, ISO 16363, IETF RFC 4998/6283, формати AdES), європейському (eIDAS 1.0/2.0, ETSI EN 319 102/421/422, TS 119 511/512, TR-ESOR, NF Z42-013, E-ARK) та національному (Закон України «Про електронну ідентифікацію та електронні довірчі послуги», наказ Мін'юсту № 1886/5, станом на кінець 2025 року, пілот «е-Архів»). Виявлено ключові відмінності у ступені деталізації правового регулювання, зрілості технічної інфраструктури довірчих послуг та практиці застосування механізмів довгострокової валідації електронних підписів (LTV).
Розроблено математичну модель та проведено дослідження моделі захисту локальної мережі. Розглянуто залежності величини потоку інформації в локальній мережі від складових захисту інформації, захищеності системи, розмірів системи загроз безпеці інформації та коефіцієнта кластеризації мережі. Отримано систему лінійних рівнянь, яка відображає вплив швидкості зміни потоку інформації на захищеність локальної мережі і коефіцієнтів, що характеризують: вплив заходів захищеності, таких як боротьба з побічним електромагнітним випромінюванням, фізичний захист, контроль цілісності та автентичності даних, розмежування доступу до інформації, роботу firewall, антивірусне забезпечення, збої та відмови компонент програмного і апаратного забезпечення, вплив швидкості витоку персональних даних, кількості персональних даних, ідентифікацію та автентифікацію користувачів, резервне копіювання даних, аудит, вплив захищеності на витік інформації та вплив розмірів системи на захищеність. В результаті розв’язку системи диференціальних рівнянь отримано математичні та графічні залежності показника захисту персональних даних в локальній мережі від різних складових. Розглянувши три варіанти вирішення рівняння біля стаціонарного стану системи, зроблено висновок, що при співвідношенні дисипації та власної частоти коливань величина загасання до певного значення може здійснюватися періодично з затухаючою амплітудою або за експоненціально згасаючим законом. Виконано більш наочний аналіз поведінки системи, перейшовши від диференціальної форми рівнянь до дискретної та промоделювавши деякий інтервал існування системи. Представлені математичні та графічні залежності частоти власних коливань системи, періоду коливань та коефіцієнта загасання. Проведено імітаційне моделювання для значень з відхиленням від стаціонарної позиції системи. В результаті імітаційного моделювання доведено, що система захисту локальної мережі є нелінійною
У даній статті запропоновано науково обґрунтовані рекомендації щодо майбутнього спеціального законодавства про штучний інтелект в Україні з урахуванням євроінтеграційного курсу держави. Результати дослідження свідчать, що станом на початок 2026 року правове регулювання ШІ в Україні залишається фрагментарним. Спеціальний закон відсутній, а правовідносини регулюються загальними нормами цивільного, інформаційного та адміністративного законодавства. Розпорядженням Кабінету Міністрів України № 457-р від 09.05.2025 затверджено План заходів з реалізації Концепції розвитку штучного інтелекту на 2025–2026 роки, проте цей документ має виключно програмний характер і не містить регуляторних норм. Порівняльний аналіз з EU AI Act виявив суттєві прогалини: в Україні не запроваджено ризик-орієнтованого підходу, класифікації систем ШІ, механізмів обов’язкової сертифікації та незалежного нагляду.
У статті запропоновано метод прогнозування компрометації вузлів у середовищі edge та fog для системкритичної інфраструктури. Актуальність дослідження зумовлена зростанням кількості кібератак нарозподілені IoT-мережі, у яких порушення роботи окремих компонентів може призводити до втрати цілісностіданих, зниження надійності вузлів та порушення функціонування інформаційної інфраструктури.Запропонований метод базується на аналізі поведінкових і мережевих характеристик компонентів edge/fog-середовища, формуванні вектора ознак, розрахунку показника аномальності, інтегрального ризикукомпрометації, рівня довіри та узагальненого показника небезпеки. Особливістю підходу є поєднання детекціїаномалій із прогнозуванням станів, що дозволяє не лише виявляти поточні відхилення у поведінці вузлів, а йоцінювати ймовірність їх переходу до потенційно небезпечного стану. Використання елементів машинногонавчання та нейронних мереж створює передумови для адаптації методу до динамічних умов функціонуваннярозподілених систем. Запропонований підхід може бути використаний для підвищення рівня захисту даних,своєчасного виявлення аномальної поведінки та підтримки проактивних механізмів безпеки мереж IoT усистемах критичної інфраструктури.
У сучасних розподілених інформаційних системах, зокрема в середовищах Інтернету речей (IoT), що характеризуються значною кількістю взаємопов’язаних вузлів та інтенсивним обміном даними, забезпечення кібербезпеки та цілісності інформації є однією з ключових задач. Особливої актуальності набуває проблема компрометації окремих вузлів, яка може призводити до спотворення даних, порушення коректності обчислень і зниження загальної надійності системи. Традиційні підходи до захисту не завжди забезпечують своєчасне виявлення аномальної поведінки вузлів, що зумовлює необхідність розроблення ефективних методів детекції та нейтралізації загроз. У статті запропоновано метод виявлення та нейтралізації компрометованих вузлів у розподілених інформаційних системах, який базується на аналізі відхилень параметрів, що надходять від окремих вузлів, від узагальнених характеристик системи. Метод передбачає формування агрегованих показників, зокрема середніх значень, та визначення порогових критеріїв, що дозволяють ідентифікувати аномальні відхилення. У разі перевищення встановленого порогу вузол класифікується як потенційно компрометований. Запропонований підхід включає механізм ізоляції підозрілих вузлів та коригування процесу оброблення даних з урахуванням виключення їхнього впливу на результати. Це дозволяє підвищити достовірність обчислень і забезпечити збереження цілісності інформації навіть у разі часткової компрометації системи. Окрему увагу приділено простоті реалізації методу, що забезпечує можливість його застосування в системах з обмеженими обчислювальними ресурсами. Отримані результати демонструють, що запропонований метод дозволяє ефективно виявляти аномальну поведінку вузлів і зменшувати негативний вплив кіберзагроз на функціонування системи. Запропонований підхід може бути використаний як складова комплексних систем забезпечення кібербезпеки розподілених інформаційних середовищ
Сучасні онлайн-сервіси, зокрема державні цифрові платформи, функціонують в умовах високої динамічності розробки та підвищених кіберзагроз, що обумовлює необхідність інтеграції безпекових аспектів у процес тестування програмного забезпечення. У роботі розглянуто проблему пріоритезації регресійного тестування в середовищах DevSecOps, де обмеження часу та ресурсів у CI/CD процесах унеможливлюють повне виконання тестових наборів. Проведено аналіз сучасних методів пріоритезації регресійного тестування, зокрема підходів, заснованих на покритті коду, історії дефектів, результатах попередніх виконань тестів, оцінці ризиків, евристичних алгоритмах та методах машинного навчання. Визначено їх сильні та слабкі сторони з точки зору ефективності виявлення дефектів, адаптивності, складності реалізації та придатності до використання в умовах CI/CD. Особливу увагу приділено оцінці рівня врахування ризиків інформаційної безпеки в кожному з підходів. Встановлено, що більшість існуючих методів орієнтована на виявлення функціональних дефектів і не враховує безпекові фактори як самостійний критерій пріоритезації, що призводить до потенційного ігнорування критичних з точки зору безпеки компонентів системи. На основі проведеного порівняльного аналізу виявлено ключові обмеження сучасних підходів, зокрема відсутність інтеграції з інструментами безпекового аналізу, орієнтацію на непрямі індикатори якості, недостатню адаптивність до змін профілю загроз та ігнорування контексту використання системи. Обґрунтовано необхідність розвитку адаптивних підходів до пріоритезації регресійного тестування, які забезпечують інтеграцію безпекових метрик у процес прийняття рішень.
Описується мета, методика та система оцінювання Міжнародної студентської олімпіади «Шляхи та механізми захисту інформаційного простору України від шкідливих інформаційно-психологічних впливів» і Всеукраїнської студентської олімпіади «Формування критичного мислення шляхом виявлення достовірної, недостовірної, частково достовірної та можливо достовірної інформації» (інша назва «Соціоінженерінг: шляхи та механізми захисту»). Описується VII Міжнародна конференція «Захист демократичних цінностей і дотримання прав людини у діяльності спецслужб» за спеціалізацією «Російська агресія проти України, як фундаментальна загроза свободі, цінностям демократичного суспільства і правам людини: український, європейський та світовий контексти». Показано практичну значимість цих змагань, яка забезпечується завдяки впровадженню в освітній процес ВНЗ результатів їх напрацювань. Розробляються пропозиції щодо проведення нових студентських олімпіад, а саме з не технічних аспектів інформаційної безпеки, а також релігієзнавства.
У сучасних умовах зростання кіберзагроз захист серверів стає критично важливим аспектом інформаційної безпеки, особливо в контексті збільшення обсягів мережевого трафіку та складності атак. Одним із ефективних підходів є використання систем захисту, що враховують аномалії у мережевих пакетах. Виявлення та обробка таких аномалій дозволяють оперативно ідентифікувати та нейтралізувати загрози, серед яких особливе місце займають DDoS-атаки. У статті розглянуто методи аналізу мережевого трафіку в реальному часі, що базуються на статистичних методах, а також алгоритмах машинного навчання для класифікації мережевих пакетів за їх поведінковими характеристиками [1]. Представлена система реалізує багаторівневий підхід до захисту серверів, який включає три основні етапи: первинну фільтрацію даних, статистичний аналіз та використання моделей машинного навчання. На першому етапі відсіюються шкідливі пакети на основі простих критеріїв, таких як заборонені IP-адреси або некоректний формат пакетів [2]. На другому етапі застосовується статистичний аналіз для виявлення відхилень у розподілі трафіку, наприклад, раптове збільшення кількості запитів або зміну розміру пакетів [3]. Третій етап передбачає застосування класифікаторів, які навчаються на історичних даних для визначення аномалій у поведінці мережі. Перелік представлених моделей дозволяє адаптуватися до нових типів атак шляхом автоматичного оновлення [4]. Наведемо переваги представленої системи: виявляє як традиційні DDoS-атаки (сканування портів, експлуатація вразливостей мережевих протоколів та спроби ін’єкцій SQL-запитів), так і інші види загроз. По-друге, її інтеграція з існуючими інструментами моніторингу та фаєрволами. Також забезпечує простоту впровадження без значного збільшення витрат завдяки інтеграції з існуючими інструментами моніторингу та фаєрволами [5]. Система відзначається високою точністю виявлення атак, низьким рівнем хибно-позитивних спрацьовувань. Та забезпечує ефективний захист серверів у реальному часі для забезпечення безперервності бізнес-процесів та запобігання фінансовим і репутаційним втратам.
В основі інформаційної безпеки лежить діяльність із захисту інформації — забезпечення її конфіденційності, доступності та цілісності, а також недопущення будь-якої компрометації в критичній ситуації. Правильне її забезпечення відповідає за безпеку інформаційної інфраструктури підприємства, безпеку всіх її даних та їх конфіденційність. Зараз інформаційна безпека у тренді, однак, завжди потрібно пам'ятати, що це не набір дорогих технічних засобів, а безперервний процес, який повинен постійно вдосконалюватися, реагуючи на появу нових загроз та техніки атак. Збитки від цих загроз можуть істотно перевищити вартість впровадження захисних заходів, і очевидно, що ці ризики необхідно знижувати якомога ефективніше. В статті розроблено моделі кількісної оцінити коефіцієнт готовності до безпечної експлуатації інформаційних систем. Для цього виконано: –моделювання коефіцієнт готовності до безпечної експлуатації з урахуванням впливу одномоментної появи в системі кількох однотипних вразливостей; –моделювання коефіцієнт готовності до безпечної експлуатації з урахуванням ймовірність наявності в системі одночасно r не усунених вразливостей (реальних загроз вразливостей); –моделювання коефіцієнт готовності до безпечної експлуатації сукупності комп’ютерів, наприклад, комп’ютерних мереж, де одночасно може усуватися кілька вразливостей. –моделювання коефіцієнт готовності до безпечної експлуатації якщо система захисту, використовується для нівелювання вразливості, готова до безпечної експлуатації. Для графічної інтерпретації залежностей представлені графічні матеріали для чого виконано моделювання в системі MatLab. Графічні матеріали наочно вказують на можливість отримання стану безпечної експлуатації інформаційних систем в залежності від інтенсивності припинення системою захисту спроб нелегальних проникнень до інформації, та інтенсивності таких спроб на вході в систему захисту. Це дозволить для розробників інформаційних систем та обслуговуючого персоналу мати кількісні показники коефіцієнта готовності до безпечної експлуатації системи і прийняття рішень відносно можливих вразливостей.
Оцінка та аналіз ризиків кібербезпеки є фундаментальними аспектами формування надійної і ефективної СУІБ, особливо в умовах стрімкого розвитку технологій та зростання складності сучасних РІС. Традиційні методи оцінки ризиків, що засновані переважно на концептуальних підходах і класичних методах, мають ряд обмежень та є малоефективними в умовах сучасних масштабованих розподілених систем, оскільки не враховують динаміку середовища та не забезпечують ефективний аналіз взаємозв’язків між численними факторами ризику. В дослідженні запропоновано метод побудови профілю ключових факторів ризику сучасних розподілених інформаційних систем на основі урахування кореляційного аналізу та моделювання їх взаємозв’язків, що дозволяє підвищити ефективність процесу оцінки ризиків кібербезпеки в умовах динамічного середовища сучасних масштабованих розподілених інформаційних систем. На основі запропонованого методу здійснено розробку профілю ключових факторів ризику сучасних розподілених систем, проведено аналіз їх статистичної важливості та кореляції, а також визначено і структуровано основні заходи та контролі інформаційної безпеки, які демонструють найкращі показники ефективності в умовах розподіленості середовища, враховують як технологічні, так і організаційні аспекти, забезпечуючи системний підхід до управління ризиками ІБ, зменшення впливу загроз і підвищення стійкості розподілених систем до можливих атак. Запропонований підхід до оптимізації вибору вхідного набору ознак та виокремлення найбільш вагомих факторів ризику на основі спроектованого профілю ключових факторів ризику для сучасних РІС продемонстрував тотожний результат по числовому показнику кількості відібраних для аналізу метрик у порівнянні з факторним аналізом за допомогою методу головних компонент (PCA) – 42 метрики у порівнянні із 40 для PCA, але при цьому забезпечив покращення загальних показників точності класифікації для проєктованих моделей оцінки ризику кібербезпеки в РІС на 4% у порівнянні з контрольною моделлю на основі PCA, що підтверджує його ефективність у контексті адаптивного аналізу ризиків у розподілених середовищах.
Дослідження присвячене аналізу поширених вразливостей вебдодатків, їх впливу на безпеку інформаційних систем, економічні, репутаційні та правові наслідки, а також методи їх виявлення та усунення. Проведено всебічний огляд сучасного стану безпеки вебдодатків, включаючи статистичні дані щодо актуальних загроз, аналіз тенденцій розвитку атак та розгляд найвідоміших інцидентів останніх років. Особливу увагу приділено порівнянню різних підходів до класифікації вразливостей, зокрема OWASP Top 10, CWE Top 25, MITRE ATT&CK, NIST SP 800-53 та інших стандартів, з метою оцінки їх ефективності та практичного застосування. У роботі розглянуто методи тестування безпеки вебдодатків, зокрема статичний (SAST), динамічний (DAST) та інтерактивний аналіз (IAST), а також можливості застосування штучного інтелекту та машинного навчання (AI/ML) для автоматизованого виявлення загроз. Досліджено переваги та недоліки різних методів кіберзахисту, а також практичні аспекти їх використання у реальних умовах. Крім того, проведено детальний аналіз впливу вразливостей на організації, зокрема їх економічні наслідки, репутаційні ризики, а також правові наслідки. Результати дослідження дозволяють сформувати комплексний підхід до мінімізації ризиків, що включає впровадження передових методів аналізу безпеки, використання рекомендацій міжнародних стандартів та застосування сучасних інструментів кіберзахисту. Це забезпечує ефективніше виявлення та усунення загроз на ранніх етапах розробки та експлуатації вебдодатків.
Досліджено методи керування інформаційними потоками в системах кіберзахисту з використанням ймовірнісних моделей та алгоритмів оптимізації. Розроблено математичний апарат для аналізу та стабілізації потоків даних у багатоканальних системах. Використано марківські ланцюги для моделювання фазових станів потоків, математично оцінили інформаційні характеристики системи, коефіцієнти стискання та інтервали квазістаціонарності. Розглянуто вплив параметрів допуску, ймовірностей фазових станів і рівнів дискретизації на передачу інформації. Введено механізми регулярізації для уникнення сингулярностей та забезпечення стабільності роботи системи. Запропоновано адаптивний підхід до управління потоками, що дозволяє динамічно коригувати параметри системи в умовах зміни загроз і збереження точності передачі даних.
Адаптивне перешкодоподавлення на основі штучного шуму є перспективним підходом до підвищення безпеки безпроводових мереж. У традиційних системах криптографічного захисту зловмисники можуть використовувати атаки на фізичному рівні для перехоплення сигналу. Одним із ефективних методів захисту є використання штучного шуму (Artificial Noise, AN), який генерує спеціально створені завади для ускладнення несанкціонованого доступу. У статті досліджено принципи адаптивного контролю потужності штучного шуму на основі градієнтного спуску. Запропонований підхід дозволяє динамічно регулювати рівень шуму залежно від параметрів каналу зв’язку, таких як відстань до зловмисника, рівень сигналу та наявність завад. Для моделювання було використано дані безпроводової сенсорної мережі (WSN) з відкритого репозиторію, що дозволило оцінити вплив адаптивного шуму на втрати пакетів і рівень сигналу. Отримані результати показали, що оптимізований метод дозволяє ефективно знижувати ймовірність перехоплення без значного погіршення якості зв’язку для легітимного користувача. Запропонована модель може бути застосована у сучасних системах мобільного зв’язку, мережах IoT, а також у критичних інфраструктурах, що потребують підвищеного рівня захисту даних.
У епоху цифрової автентифікації системи верифікації особи за обличчям стали ключовим елементом безпеки у різних застосуваннях. Це дослідження розглядає синергію ефективності конкатенованих векторів для покращення точності біометричної автентифікації. З використанням набору даних «Celebrities in Frontal-Profile dataset» (CFP) ми досліджуємо, чи може злиття векторів, згенерованих такими моделями, як VGG-Face, Facenet, OpenFace, ArcFace та SFace, призвести до більш надійного процесу автентифікації. Методика включає обчислення відстані L2 між нормалізованими конкатенованими векторами вхідного образу обличчя та якоря, тим самим визначаючи справжність особи. Експерименти розроблені для порівняння ефективності векторів окремих моделей проти конкатенованих векторів, використовуючи такі метрики, як точність, рівень помилкових допусків (FAR) та рівень помилкових відмов (FRR). Висновки цього дослідження можуть істотно сприяти розвитку більш безпечних і надійних систем верифікації особи за допомогою використання декількох існуючих моделей без необхідності нових досліджень архітектур, їхнього проектування та навчання.
