Збірники наукових праць ЦНТУ
Permanent URI for this communityhttps://dspace.kntu.kr.ua/handle/123456789/1
Browse
2 results
Search Results
Item type:Item, Контекстуальні характеристики цифрових слідів та їхній вплив на інформаційну безпеку університету(ЦНТУ, 2025) Лахно, М. В.; Lakhno, М.Для галузі управління інформаційною безпекою (ІБ) інформаційно-освітнього середовища університету (ІОСУ) показано, що ефективне використання даних, отриманих шляхом збирання та аналізу різних цифрових слідів (ЦС) користувачів, включно зі студентами, викладачами та співробітниками, можливе для підвищення рівня ІБ і ступеня його захищеності від зовнішніх і внутрішніх загроз. Розроблено концептуальну модель модуля системи підтримки прийняття рішень (СППР), що базується на аналізі ЦС користувачів ІОСУ. Модель враховує як контекстно-залежні, так і контекстно-незалежні характеристики ЦС (відповідно КЗХ, КНХ), що впливають на стан ІБ в ІОСУ. Аналіз ЦС у межах ІОСУ надає фахівцям з ІБ університету можливість не тільки визначати рівні компетентності та відстежувати індивідуальні освітні траєкторії студентів, а й розробляти відповідні керуючі впливи для забезпечення стійкості ІБ. Розглядається використання програмних продуктів, як-от Splunk і ELK Stack (що включає Elasticsearch, Logstash і Kibana), що дають змогу не тільки ефективно аналізувати, а й виявляти потенційні загрози ІБ ІОСУ. Ці інструменти забезпечують університетам високу ефективність в ідентифікації, відстеженні та аналізі проблем, пов'язаних із ЦС користувачів, тим самим сприяючи поліпшенню захисту від несанкціонованого доступу до ресурсів ІОСУ. For the studied area of information security management (ISM) of the university information and educational environment (IEE), it is shown that the effective use of data obtained by collecting and analyzing various digital footprints (DF) of users, including students, teachers and staff, is possible to increase the level of ISM and the degree of its protection against external and internal threats. A conceptual model of a decision support system (DSS) module based on the analysis of IOSS users' CS is developed. The model takes into account both context-dependent and context-independent characteristics of the CA (respectively, CCA, CCA) that affect the state of the IS in the IIS. The analysis of CS within the IES provides university IS specialists with the opportunity not only to determine the levels of competence and track individual educational trajectories of students, but also to develop appropriate controlling influences to ensure the sustainability of IS. We consider the use of software products such as Splunk and ELK Stack (which includes Elasticsearch, Logstash, and Kibana), which allow not only to effectively analyze but also to identify potential threats to IES. These tools provide universities with high efficiency in identifying, tracking and analyzing problems related to user's CA, thereby contributing to improved protection against unauthorized access to IPS resources.Item type:Item, Моніторинг та аналіз нафтових забруднень водних ресурсів з використанням інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень(ЦНТУ, 2020) Голик, О. П.; Березюк, І. А.; Мірошніченко, М. С.; Ісмаіл Мухаммед; Holyk, O.; Bereziuk, I.; Miroshnichenko, M.; Mohammad Ismail; Голик, Е. П.; Березюк, И. А.; Мирошниченко, М. С.; Исмаил МухаммедВ статті для аналізу та моніторингу нафтових забруднень водних ресурсів запропоновано розробити інтелектуальну систему підтримки прийняття рішень, яка має в своєму складі базу даних параметрів нафтових забруднень та базу знань способів очистки. Oil production is increasing. This increases the number of accidents. Oil spills are increasing. Since oil has special physical and chemical properties and parameters, contamination of water resources by oil and oil products causes man-made disasters. The authors made the assumption that a robot with artificial intelligence will be used to purify the water surface from oil (oil products) by biological methods. This robot will be located directly on the ship and will monitor and analyze oil pollution. In order to carry out clean-up activities at the site of the accident, it is necessary to have information on the main parameters of oil pollution. The authors of this article propose a structure for the monitoring and analysis of oil pollution in water resources. According to this structure, analysis and monitoring must be carried out by an intelligent decision support system. An intelligent decision support system includes a database of oil pollution parameters and a knowledge base. The aim of this work is to analyze oil pollution on the water surface using an intelligent decision support system. In order to achieve this objective, the article proposes the structure of the oil pollution parameter database, which is part of an intelligent system to support decision-making on oil pollution analysis and assessment. This scheme includes the main parameters of oil pollution affecting the decision on the choice of type and quantity of treatment products for the biological treatment method. An algorithm for determining the capacity of oil spill is proposed. The main elements of the oil pollution parameters database are: type of oil products, capacity of oil spill, water flow, wave height and velocity, wind direction and speed. In future, the analysis and monitoring scheme for oil-based water pollution will be expanded to include special technical, measuring and meteorological instruments that will allow the immediate presence of the oil (oil products) spill investigate oil contamination parameters. В статье для анализа и мониторинга нефтяных загрязнений водных ресурсов предложено разработать интеллектуальную систему поддержки принятия решений, которая включает в себя базу данных параметров нефтяных загрязнений и базу знаний способов очистки.