Перегляд за Автор "Kashtalian, Antonina"
Зараз показуємо 1 - 8 з 8
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ A method for determining the effectiveness of a distributed system for detecting abnormal manifestations(Хмельницький національний університет, 2022) Savenko, Bohdan; Kashtalian, Antonina; Савенко, Богдан; Каштальян, АнтонінаStudying the effectiveness of self-organized distributed anomaly detection systems in computer systems is an important mandatory step, which is carried out to confirm the correctness, feasibility and feasibility of the developed solutions, including architecture, method of maintaining system integrity. In order to conduct a study on the effectiveness of the use of self-organized distributed systems, anomalies in computer systems were identified in relation to the evaluation criteria. Determining the specifics of the application of the system also affects the choice of criteria for evaluating effectiveness. The method of determining the effectiveness of the proposed solutions for the developed self-organized distributed system for detecting anomalies in computer systems has been developed. Software has been developed to ensure the functioning of a self-organized distributed anomaly detection system in computer systems to confirm the feasibility of the proposed solutions. Experimental studies with the developed implementation of a self-organized distributed system for detecting anomalies in computer systems according to the obtained coefficients confirmed the effectiveness of the proposed solutions and the developed distributed system for its operation in the computer network.Документ Influence of supply voltage unbalance on induction motor characteristics(Хмельницький національний університет, 2025) Goroshko, Andrii; Kashtalian, AntoninaVarious power quality disturbances are present in power systems, including voltage deviation, voltage asymmetry, and voltage waveform distortion. A mathematical model of an induction motor and a model of an unbalanced three-phase supply voltage for an induction motor with a Voltage Unbalance Factor of 2% are presented. The Matlab/Simulink/Simcape software was used to simulate the squirrel-cage motor under different conditions of unbalanced voltage. A simulation model of an 11 kW bipolar three-phase induction motor was developed and the motor performance was analyzed. The dependences of the motor shaft torque, mechanical power, efficiency, and time diagrams of transient processes of direct motor starting are obtained. The voltage unbalance has a significant impact on the efficiency, power factor, and mechanical characteristics of the motor. The supply voltage asymmetry causes fluctuations in to rque, mechanical power, and rotor speed. Furthermore, the frequency of torque pulsations caused by the voltage unbalance is equal to twice the fundamental frequency. Speed fluctuations cause fluctuations in centrifugal force caused by rotor imbalance. However, repeated simulations and studies of the rotor with an acceptable mass eccentricity have shown that electromagnetic torque and speed fluctuations have virtually no significant effect on the radial vibrations of the rotor and stator. But significant torque fluctuations ar e offset by rotor inertia, and radial unbalanced forces are small with a normal allowable eccentricity of 20 µm. It can be concluded that the asymmetry of unbalance voltages within permissible limits does not cause dangerous rotor and stator vibrations. Resonance of torsional oscillations of the rotor is possible when it is large, which is not typical for low-power induction motors.Документ Вибір архітектур глибоких нейронних мереж у задачах прогнозування фінансових ринків за умов високої волатильності(Хмельницький національний університет, 2026) Лутюк, Лев; Каштальян, Антоніна; Ковальчук, Василь; Lutiuk, Lev; Kashtalian, Antonina; Kovalchuk, VasilyПрогнозування фінансових ринків є однією з ключових задач сучасного фінансового аналізу, ускладненою високою волатильністю, нелінійною поведінкою ринку та впливом численних економічних, політичних і поведінкових факторів. У таких умовах традиційні статистичні методи часто виявляються недостатніми, що зумовлює зростання застосування підходів глибокого навчання. У статті розглядається проблема вибору архітектур глибоких нейронних мереж для прогнозування фінансових ринків за умов високої волатильності. Досліджуються рекурентні, згорткові, часові згорткові, гібридні моделі, а також архітектури з механізмами уваги та нейронні мовні моделі. Особлива увага приділяється проблемі запізнювання прогнозів та її впливу на точність передбачень у динамічному ринковому середовищі. Експериментальні результати демонструють переваги гібридних моделей та моделей з механізмами уваги у забезпеченні високої точності прогнозів і адаптивності моделей у високоволатильних умовах. Отримані результати можуть бути використані для обґрунтування вибору архітектур нейронних мереж та розробки інформаційних технологій прогнозування фінансових ринків, спрямованих на підвищення точності та стійкості прогнозівДокумент Метод виявлення зловмисного програмного забезпечення та комп’ютерних атак мультикомп’ютерними системи антивірусних комбінованих приманок та пасток(Хмельницький національний університет, 2025) Каштальян, Антоніна; Kashtalian, AntoninaУ межах дослідження розроблено новий метод виявлення зловмисного програмного забезпечення (ЗПЗ) та комп’ютерних атак (КА) мультикомп’ютерними системами на основі впровадження антивірусних комбінованих приманок і пасток. Запропоновано модель, що передбачає включення до складу системи множини приманок, відмінних за архітектурними характеристиками, функціональним призначенням і тактикою поведінки у віртуальному середовищі. Частина таких компонентів виконує роль інтелектуальних агентів, здатних до автономного прийняття рішень, взаємодії між собою та координації дій з центральним вузлом системи. Формалізовано механізми функціонального розподілу завдань між приманками з урахуванням їх здатності до багатоцільового використання, що дозволяє підвищити ефективність використання ресурсів системи. Визначено, що кожна приманка може бути залучена до кількох етапів обробки подій, виконуючи як роль ініціатора реагування, так і елементу колективного аналізу. Реалізовано трирівневу модель опрацювання подій у системі, що складається з: 1) первинного аналізу подій окремою приманкою; 2) групового узгодження результатів кількома приманками, які взаємодіють у рамках визначених сценаріїв; 3) комплексної обробки всією системою з урахуванням зібраної інформації на попередніх етапах. Такий підхід забезпечує гнучкість системи при реагуванні на загрози, а також дозволяє динамічно адаптувати поведінкові патерни залежно від типу і характеристик атакуючої дії. Завдяки застосуванню варіативних обманних механізмів досягнуто підвищення рівня протидії сучасним типам ЗПЗ і КА. Продемонстровано, що така архітектура дозволяє не лише зменшити ймовірність успішного проникнення зловмисника до критичних елементів системи, але й сприяє накопиченню аналітичної інформації для подальшої ідентифікації та нейтралізації загроз.Документ Метод планування процесами реального часу в кіберфізичних системах на основі нульового копіювання(Хмельницький національний університет, 2026) Коваль, Владислав; Каштальян, Антоніна; Koval, Vladislav; Kashtalian, AntoninaУ статті запропоновано модель та архітектуру кіберфізичних систем (КФС), що відображають їхні ключові властивості, зокрема ієрархічну організацію, наявність замкнених контурів керування, розподіл функцій між високорівневими та низькорівневими алгоритмами, а також тісну взаємодію між обчислювальними та фізичними компонентами. Розроблена типова архітектура КФС інтегрує сенсори, актуатори, обчислювальні ресурси та програмне забезпечення різних рівнів через чітко визначені інформаційні й керуючі зв’язки та формує базовий клас систем для дослідження задач реального часу. Основну увагу приділено архітектурі реалізації методу на основі ROS2, яка включає блок керування КФС, планувальник реального часу, виконавець задач ROS 2 та підсистему управління пам’яттю з підтримкою zero-copy доступу. Запропоновані алгоритми планування враховують DAG-структуру застосунків і забезпечують детермінований доступ до спільної пам’яті, що є критичним для систем з апаратними прискорювачами. Поєднання пріоритетної обробки кореневих задач із використанням LIFO-черги для дочірніх задач дозволяє зменшити затримки виконання та коректно реалізувати механізми спадкування пріоритетів у складних графах потоків даних. Використання zero-copy алокатора усуває повторне копіювання даних між центральним процесором та апаратними прискорювачами, стабілізує часові характеристики та знижує навантаження на підсистему пам’яті. Експериментальна оцінка підтвердила ефективність запропонованого підходу, продемонструвавши суттєве зменшення середніх і максимальних затримок, джиттера та кількості порушень дедлайнів порівняно з класичними методами. Додатково зафіксовано покращення якості керування, зокрема зменшення перерегулювань і підвищення стійкості до зовнішніх збурень. Отримані результати свідчать про доцільність інтегрованого проєктування планування, керування та управління пам’яттю та підтверджують практичну придатність запропонованого підходу для широкого класу КФС з апаратними прискорювачами.Документ Методи організації функціонування мультикомп’ютерних систем антивірусних комбінованих приманок та пасток в корпоративних мережах(Хмельницький національний університет, 2025) Каштальян, Антоніна; Kashtalian, AntoninaВ роботі розроблено методи для організації прийняття рішень та функціонування обманних систем на основі попереднього досвіду функціонування та різних варіантів виконання завдань. Для цього здійснено формальне подання компонентів в архітектурі мультикомп’ютерних систем та зв’язків між ними. Запропоновано розмежувати центр системи та контролер прийняття рішень. До завдань центру системи віднесено підготовку варіантів виконання завдань, а до контролеру прийняття рішень віднесено оцінювання варіантів виконання завдань з урахуванням попереднього досвіду їх застосування та вибір одного з них. Розроблено аналітичні вирази для опису процесів в мультикомп’ютерних системах, які використано в системах для забезпечення спроможності систем до самостійного прийняття рішень щодо виконуваних завдань. Метою роботи було покращення прийняття рішень мультикомп’ютерними системами з комбінованими антивірусними приманками та пастками щодо подальших кроків за рахунок формування поліморфних відповідей на події з урахуванням попереднього досвіду застосування варіантів відповідей та функціонування систем. За результатами запропонованих рішень було розроблено прототип системи та проведено з ним експерименти. Експерименти було проведено для випадку з вибором одного з п’яти варіантів виконання завдань і для випадку наявності всього одного варіанту виконання завдання. Згідно результатів проведеного експерименту було встановлено, що стійкість системи на протязі її функціонування є кращою для першого випадку, тобто з урахуванням запропонованих рішень, порівняно з традиційним підходом за другим варіантом. Таким чином, розроблені рішення щодо функціонування систем з урахуванням попереднього досвіду дозволили синтезувати стійкіші системи.Документ Мультикомп’ютерна система з комбінованих антивірусних приманок і пасток для виявлення зловмисного програмного забезпечення та комп’ютерних атак на основі мультиагентних технологій(Хмельницький національний університет, 2025) Каштальян, Антоніна; Kashtalian, AntoninaВ роботі реалізовано комплексний підхід до захисту комп’ютерної мережі шляхом створення мережі приманок, що забезпечує ефективне виявлення зловмисного трафіку та аналіз патернів нових атак. Впроваджено інноваційну систему, яка включає приманки, здатні моніторити виключно ворожий трафік, що дозволяє значно скоротити час реакції на потенційні загрози та забезпечує високоточне виявлення атак на мережу. Реалізовано мультиагентну систему приманок, яка об’єднує в собі множину різнорідних приманок, кожна з яких виконує певні функції, спрямовані на протидію загрозам. Розроблено високоефективні інтелектуальні приманки, що мають властивості автономних агентів і характеризуються адаптивною поведінкою, що дає їм змогу швидко та ефективно реагувати на зміни в мережевому середовищі. Вони здатні самостійно визначати особливості атак, адаптувати свою поведінку під загрози та передавати відповідну інформацію іншим компонентам системи, що значно підвищує ефективність функціонування всієї мережі приманок. Забезпечено інтеграцію ключових характеристик, таких як реактивність, проактивність і соціальна взаємодія приманок. Реактивність реалізована через здатність приманок аналізувати навколишнє середовище, своєчасно реагувати на зміну мережевого трафіку та швидко адаптуватися до нових атак. Проактивність забезпечує можливість приманок не лише реагувати на вже існуючі загрози, а й передбачати потенційні атаки, моделюючи поведінку зловмисників і відповідно змінюючи свої алгоритми роботи. Соціальні можливості розробленої системи дозволяють приманкам взаємодіяти між собою, обмінюватися інформацією про потенційні загрози, координувати дії та формувати єдину стратегію захисту мережі. Завдяки цьому реалізовано гнучку, адаптивну та ефективну систему кібербезпеки, яка не лише захищає мережу від атак, але й активно вивчає поведінкові моделі зловмисників. Розгорнуто мультикомп’ютерну систему, яка включає в себе приманки та пастки, інтегровані у вузлах корпоративної мережі. Це дозволяє створити масштабоване середовище для всебічного аналізу загроз та ефективного управління ризиками. Завдяки модульному підходу реалізовано як централізовану, так і децентралізовану архітектуру мультиагентної системи приманок. У централізованій версії всі зібрані дані передаються на центральний пристрій мережі, де здійснюється їхній комплексний аналіз, у тому числі статистичний та поведінковий. Для цього розроблено систему збору, обробки та кореляції даних, що дозволяє отримувати цілісну картину кіберзагроз у мережі. На основі цих даних реалізовано механізм навчання моделей машинного навчання, які дозволяють прогнозувати потенційні вектори атак і автоматично адаптувати систему безпеки до нових загроз. Запроваджено гнучку систему управління приманками, що дає змогу легко змінювати параметри роботи, адаптувати поведінку окремих елементів мережі та оперативно реагувати на нові загрози. Вся система функціонує у режимі постійного самонавчання, що дозволяє їй удосконалювати алгоритми роботи без втручання адміністратора. Завдяки цьому створено динамічну систему захисту корпоративної мережі, яка здатна не лише виявляти загрози в режимі реального часу, але й проактивно запобігати потенційним атакам.Документ Розподілена самоорганізована система прогнозування зловмисної активності в комп’ютерних мережах(Хмельницький національний університет, 2022) Каштальян, Антоніна; Любінецький, Денис; Kashtalian, Antonina; Liubinetskyi, DenysУ роботі розроблено самоорганізовану систему прогнозування зловмисної активності в комп’ютерній мережі згідно алгоритмів роботи глибокого навчання. Крім того, було представлено нову самоорганізовану інкрементну нейронну мережу під назвою FG-SOINN написану мовою програмування Python. У SOINN видалення вузлів і ребер визначається двома параметрами, які потрібно оптимізувати для кожної наявної програми за допомогою перехресної перевірки або подібних підходів повторної вибірки. FG-SOINN усуває цей недолік, розглядаючи видалення вузлів і ребер як невід’ємну частину процесу навчання. Було сформульовано три концепції для формування «сміттєвого забуття»: час простою, надійність і корисність завдяки чому мережа видаляє вузли та ребра Така мережа базується на концепті «навчання без вчителя» і мож е працювати із штучними та реальними даними і , навіть , за раптових або повторюваних відхилень .