The study examines the «SECURITY–QUALITY» model in the context of airport operational efficiency. The assessment of airport performance is based both on calculations using simple linear indicators and on the application of more sophisticated models with specific parameters and clearly defined constraints. As a result of the analysis and research, a mathematical model of «SECURITY–QUALITY» has been developed. This model reflects the full dynamics of passenger flows through the lens of all technological procedures of the airport and enables the calculation of the dynamic allocation of available resources for performing all prescribed inspection procedures, both under normal operational conditions and in emergency situations. Scientific approaches to evaluating airport efficiency include both calculations based on simple linear indicators and the use of complex models with clearly established operational constraints. The study further analyzes the impact of security measures on the time intervals required for passengers to complete necessary airport procedures, which directly depend on passenger behavior and the throughput capacity of the airport. Airport infrastructure is a fundamental component of the aviation sector, providing essential facilities and services required to ensure efficient and seamless operations as well as satisfactory quality of air passenger transportation. Supporting aviation operations necessitates comprehensive planning, design, construction, and maintenance of a wide range of physical assets, complemented by the integration of advanced technologies and systems. Within this framework, security considerations remain a priority for all technological elements and operational resources within the airport environment. Analysis of the «SECURITY–QUALITY» model demonstrates that increasing the time allocated to passenger security procedures may lead to several subjectively perceived negative consequences for travelers. Accordingly, the implementation of additional security measures - which generally require additional time and apply to all flights - results in resource deficits and increased delays in subsequent flight operations.
This paper proposes a proactive approach to GNSS interference mitigation based on compact neural models designed for real-time prediction of interference conditions. Unlike conventional reactive methods, the proposed approach enables forecasting of signal degradation by estimating the probability of interference occurrence, its type (jamming or spoofing), and intensity. The problem is formulated as a time-series modeling task using a sliding observation window, allowing the system to capture temporal dynamics of GNSS signal behavior. The proposed architecture integrates a feature extraction module, a lightweight neural prediction model, and an adaptive control mechanism for proactive adjustment of receiver parameters. The activation of mitigation is governed by a threshold condition applied to the predicted interference probability. A key feature of the approach is its compliance with real-time constraints and suitability for resource-limited GNSS receivers due to the use of efficient neural architectures. The proposed method improves system robustness against radio-frequency interference and reduces positioning degradation under adverse conditions.
Застосування цифрових рішень для задач керування біонічним протезом, за рахунок використання можливостей глибокого машинного навчання, дозволяють вирішити задачі ідентифікації та формалізації руху окремих пальців та адекватно здійснювати процес ідентифікації рухів людської руки за рахунок зчитування даних з відеокамери та обробку отриманих даних з використанням бібліотек програмних функцій OpenCV в режимі реального часу. Такий підхід дозволяє відтворити біонічним протезом руху пальців реальної людської руки з одночасним використанням бібліотек платформ MediaPipe,та OpenCV. Ідентифікація положень пальців людської руки здійснюється за розробленою програмою, алгоритм якої складається з етапів розпізнавання лівих та правих пальців та їх розміщення в двохмірному просторі. Вихідна функція даної програми запускає роботу сервоприводів біонічного протезу. Що в свою чергу потребує реалізації такого підходу у реальних апаратних засобах, що і було представлено в зазначеній роботі. Керування біонічним протезом здійснюється за рахунок передачі вихідних даних через UART порт до мікроконтролера ATMega328, який в свою чергу через SPI інтерфейс здійснює керування сервоприводами юіонічного протезу. Проведено проектування реальної друкованої плати, що дозволила за рахунок розроблених програм здійснити імітацію рухів людської руки для відпрацювання сценаріїв її рухів для налаштування та валідації роботи сервоприводів біонічних протезів. Розроблена структурна схема запропонованої системи керування біонічним протезом верхніх кінцівок. Проведене проектування зазначеною системи та розроблена плата PCB, що дозволила провести експериментальні дослідження для відпрацювання адекватності її роботи та валідації рухів пальців біонічного протезу з реальним живим об’єктом в режимі реального часу.
Ефективне впровадження інтелектуальних транспортних систем (ІТС) неможливе без достовірних просторово-часових даних про стан вулично-дорожньої мережі та параметри руху. На практиці дані надходять з різних джерел (GPS/FCD, стаціонарні детектори, відео аналітика, світлофорні контролери, дорожні паспорти) і відрізняються точністю, частотою та покриттям території, що ускладнює їх сумісне використання для моніторингу та керування. Геоінформаційні системи (ГІС) забезпечують єдине мережеве подання інфраструктури, прив’язку спостережень до сегментів і часових інтервалів, а також візуалізацію результатів у вигляді тематичних карт. В роботі досягнуто мети розробити відтворювану схему ГІС-аналізу транспортних потоків на рівні сегментів дорожньої мережі та сформувати набір показників, придатних для задач ІТС (оперативний моніторинг, виявлення «вузьких місць», оцінювання впливу подій, підтримка рішень). Використано орієнтоване мережеве подання доріг, процедури топологічної перевірки та сегментації до однорідних ділянок, алгоритми map-matching траєкторій, агрегацію показників у фіксованих часових вікнах ∆t (5–15 хв), фільтрацію викидів і контроль достатності спостережень. Для інтерпретації результатів застосовано розрахунок метрик, ранжування критичних сегментів і побудову тематичних карт. Сформовано структуру сегментно-часових даних і набір метрик стану мережі: швидкість Ve(t), інтенсивність Qe(t), час поїздки te(t) = ℓe/Ve(t) та індекс перевантаження CIe(t) = te(t)/t0,e (де t0,e відповідає умовам вільного руху).Запропоновано послідовність підготовки мережі, узгодження часових вікон, контролю якості та валідації за контрольними вимірюваннями, що забезпечує порівнюваність оцінок у часі та просторі. Результати можуть бути використані для оперативного моніторингу та картографування перевантаження, формування рейтингів «вузьких місць», аналізу подієвих/аномальних режимів (ДТП, перекриття, ремонти, погодні впливи) і оцінювання ефективності керувальних заходів у контурі ІТС.
У статті досліджується зростаюча проблема штучно збільшеного трафіку (Artificially Inflated Traffic, AIT) у сервісах Application-to-Person (A2P) SMS та пропонується інтерпретована, метаданими керована методика для його виявлення й блокування в режимі реального часу. Показано, що AIT використовує легальні канали доставки, формуючи швидкі або розподілені «сплески» вихідних повідомлень до послідовних або близьких діапазонів MSISDN, що призводить до значних фінансових втрат для підприємств і CPaaS-платформ та знижує ефективність доставки. Для вирішення цієї проблеми запропоновано префіксно-орієнтований підхід, що базується на аналізі фіксованих і ковзних часових вікон, порогах за кількістю повідомлень та унікальних MSISDN, а також на оцінці ентропії розподілу номерів. Методологія включає аналіз великомасштабних емпіричних датасетів, порівняння затримки виявлення й ефективності блокування, а також інтеграцію результатів із раніше розробленими метриками ефективності доставки — індексом гарантованої доставки (IGDP) та показником ціна–доставка (PDG). Експериментальні результати демонструють, що аналіз фіксованих вікон забезпечує до 96% блокування високінтенсивних AIT-атак, тоді як ковзні вікна дають змогу раніше виявляти короткотривалі аномалії. Дослідження також показує ризик хибних спрацювань для легітимних маркетингових кампаній, що підкреслює необхідність використання додаткових ознак — профілю поведінки відправника, класифікації контенту та багаторівневих моделей аномалій. У висновках визначено, що прозорі статистичні моделі формують надійну основу для протидії AIT і наведено практичні рекомендації щодо підвищення стійкості CPaaS-інфраструктур до шахрайства.
