Дисертаційна робота присвячена розв'язанню актуальної й важливої науково-технічної задачі розроблення стохастичної інформаційної технології моніторингу параметрів навколишнього середовища в сучасній концепції ІоТ з урахуванням апріорної невизначеності джерел інформації та можливості виникнення кризових ситуацій. У роботі проведено аналіз принципів побудови, технологічних рішень і напрямів розвитку систем моніторингу в концепції ІоТ, у результаті чого виявлено недоліки відомих підходів і доведено необхідність створення математичних моделей, методів, комунікаційних протоколів мереж WSN з випадковим доступом і відповідних інформаційних технологій моніторингу для забезпечення високої продуктивності, якості і живучості їх функціонування. Удосконалено стохастичні моделі функціонування бездротових сенсорних мереж, що дозволило оцінити ймовірність колізії сигналів і більш ефективно проектувати протоколи комунікації ІоТ. Удосконалено метод моніторингу параметрів навколишнього середовища, що дало можливість забезпечити своєчасне та оперативне надходження інформації від первинних джерел інформації із заданими показниками якості для ефективного прийняття управлінських рішень. Отримала подальший розвиток інформаційна технологія моніторингу, яка дозволила розробити програмно-технічний комплекс моніторингу параметрів навколишнього середовища реального часу із використанням ефективних засобів Arduino, JavaScript, NodeJs, HTML та CSS.^UThesis is devoted to solving the urgent and important scientific and technical task of developing stochastic information technology for monitoring environmental parameters in the modern Internet of Thing (IoT) concept, taking into account the a priori uncertainty of the sources of information and the possibility of emerging crisis situations.The analysis of principles of construction, technological decisions and directions of development of monitoring systems in the IoT concept was carried out. As a result of this analysis shortcomings of known approaches were identified and the necessity of creating mathematical models, methods, communication protocols of WSN networks with random access and corresponding information monitoring technologies for ensuring high productivity, quality and the vitality of their functioning was proved.It has been established that the IoT concept has three interrelated basic issues: providing information security (IoT Security), scaling up the growing volume of technical devices and data (IoT Scalability), and also IoT Technical Solutions and Low-Power Consumption. Also, the analysis of protocols for solving IoT tasks was carried out: 1) MQTT: protocol for collecting data of devices and transmitting their servers (D2S); 2) XMPP: protocol for connecting devices to humans, partial case of D2S-schemes when people connect to servers; 3) DDS: fast bus for integrating smart devices (D2D); 4) AMQP: The system organizes queues for connecting servers to each other (S2S).Stochastic models of the functioning of wireless sensor networks that use randomized network parameters (with variable number of nodes and random participation of nodes in separate groups of network nodes) have been improved. It allowed to estimate the probability of collision of signals and to more effectively design communications protocols of the IoT. These models allowed to estimate the probability of collision of signals: the maximum number of nodes that provide the quality of transmission at the level of the probability of collision no higher than 10-2 is 50, with the number of nodes involved in the collision is negligible in comparison with the average number of transmissions, in particular the ratio of the average number involved in the collision of nodes to the average number of transmissions is 10-7.The method of monitoring environmental parameters has been improved. It takes into account the unsteady spatial and temporal localization of primary sources of measurement and optimization of the dynamic monitoring process, which made it possible to ensure the timely and prompt receipt of information from primary sources of information with specified quality indicators for effective management decision-making.The development of information monitoring technology, which, due to the use of stochastic models of the operation of wireless sensor networks and the advanced monitoring method, has allowed the software-technical complex (using Arduino, JavaScript, NodeJs, HTML and CSS) to monitor real-time environment parameters in the modern IoT concept. The designated software-technical complex for monitoring of real-time environmental parameters can be used as a prototype for monitoring organization in dynamically changing environments and in case of emergencies of a different nature (in various spheres).The experimental research of proposed models, method and information technology of monitoring was carried out. It has been found that when transmitting data at short distances (for example, indoors – laboratory, office, home), devices can use the PAN provided by wireless technologies such as BLE (Bluetooth Low Energy), ZigBee, 6LoWPAN and the leading USB interface. When it comes to transmitting data over long distances (for example, in an large office or in a large building), you can use a Local Area Network. Wired LAN in most cases is based on Ethernet and fiber optic technology, and wireless one can be based on Wi-Fi technology. Also can be used WiMAX, LTE, and LPWAN to organize global WAN. Measured parameters are not limited to humidity and air temperature (as it was performed in experimental part of this thesis). Any parameters can be used in view of available sensors, which are part of the software-technical complex.Besides, specialized UML diagrams of simulation precedents and simulation sequences of the proposed information technology have been developed. The results of the dissertation have been used and implemented at the National Aviation University, the Central Ukrainian National Technical University and the telecommunication company Local Students Networks (special implementation acts are attached to thesis).

Мета роботи – підвищення і стабілізація показників якості безперервнолитих сталевих слябів та товстолистового прокату при ВПО шляхом розробки фізично-обґрунтованої аналітичної моделі та нового способу предиктивного управління, які забезпечують стабілізацію режимів охолодження. Об'єкт досліджень – процеси під час теплообміну сталевої металопродукції з водоповітряним охолоджуючим середовищем.Предмет досліджень – закономірності впливу характеристик ВПО на показники якості безперервнолитих сталевих слябів та товстолистового прокату.Методи дослідження: контактне та дистанційне вимірювання температури сталевих заготівок; балансовий підхід теорії теплообміну; комп'ютерне моделювання з застосуванням Монте-Карло експериментів; стандартні випробування механічних властивостей листового прокату; множинна комп'ютерна регресія; комп'ютерне програмування у середовищі JavaScript; комп'ютерна візуалізація з використанням бібліотек jQuery і jQuery charts; комп'ютерне імітаційне моделювання.У дисертації вирішено актуальну науково-технічну задачу підвищення та стабілізації показників якості безперервнолитих слябів (БЛС) та товстолистового прокату (ТЛП) шляхом вдосконалення системи управління водоповітряним охолодженням (ВПО).Запропоновано новий теоретичний підхід та розроблено аналітичну модель ВПО, використання яких забезпечує відсутність турбулентної течії, дефіциту та надлишку компонентів. Розроблено нову аналітичну систему предиктивного управління охолодженням БЛС. Отримано регресійні моделі впливу ВПО на механічні властивості ТЛП. Запропоновано ієрархічний спосіб моделювання об'єктів з векторними цільовими функціями, що підвищує ефективність динамічного управління властивостями ТЛП.Експериментально-промисловими методами показано зменшення амплітуд коливань витрат охолоджуючої води втричі і температури металу БЛС - з 27ºС до 15ºС, при використанні результатів роботи, що знижує частку БЛС з поверхневими тріщинами з 11% до 5%.^UPurpose of the work – to increase and stabilize the quality of Water-Air Cooled Continuously Cast Slabs and Heavy Plates by means of a physically grounded analytic model together with novel predictive controlling system development both providing the cooling regimes stabilizing. Investigation object – thermal exchanging processes between steel products and air-water coolantSubject matter of the research - Water-Air Cooling effects on the quality characteristics of Continuously Cast Slabs and Heavy Plates Investigation techniques: contact and distant metal billets temperature measurements; balanced approach of the thermal exchange theory; computer Monte-Carlo simulations; standard heavy plates mechanical characterizations; multiple computer regression; computer JavaScript software development; jQuery and jQuery charts libraries aided computer visualizing; computer numerical modeling.An actual scientific-technological problem of increasing and stabilizing the quality of Water-Air Cooled Continuously Cast Slabs (SSC) and Heavy Plates (HP) is solved in the thesis by means of improvements of their Water-Air cooling control systemsA novel theoretical approach is proposed and a new analytic model for Water-Air Cooling is developed providing absence of the components turbulent flow. A novel analytic predictive control system was developed. Regression models were obtained to describe the cooling parameter effects on the heavy plate mechanical properties. A new hierarchical method for modeling the control objects with vector objective functions was proposed to improve the dynamic control effectiveness. By industry verified experiments considerable decreasing the cooling water consumption – over three times; CCS metal temperature – from 27 ºС to 15 ºС was shown due to the obtained results application with final decrease of the defect slab overall percentage from 11 % to 5 %.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний університет «Чернігівська політехніка», Чернігів, 2021.Дисертація присвячена виявленню потенційно небезпечних програмних додатків задля забезпечення функціональної безпеки мобільних пристроїв, що функціонують на базі операційних систем Android. У межах роботи вперше запропонована класифікація типів небезпечних додатків, яка базується на групуванні дозволів на використання API функцій за ступенем потенційних впливів, що дає можливість оцінити додатки за рівнем небезпеки для користувача при прийнятті рішень на їх використання. Розроблена модель прав доступу при взаємодії ОС Android з програмними додатками, яка встановлює відношення між групами, дозволами та API функціями, що дає можливість використовувати псевдосимволи функцій для прискорення ідентифікації додатків. Удосконалено метод динамічного виявлення потенційно небезпечних додатків за рахунок використання сигнатур функціональних ланцюжків додатків, що будуються та порівнюються під час виконання додатків, що дозволяє оцінити ризик при їх ідентифікації. Набула подальшого розвитку інформаційна технологія забезпечення функціональної безпеки мобільних пристроїв, яка дозволяє здійснити динамічне управління процесами використання додатків ОС Android за рахунок аналізу виявленого вектору атаки. Розроблена інформаційна технологія має практичне втілення у вигляді програмного комплексу, до складу якого входять два програмних засоби, які працюють з використанням хмарного середовища та реалізовані на мовах С#, Kotlin і JavaScript.Ключові слова: мобільний пристрій, функціональна безпека, ОС Android, модель прав доступу, API функція, сигнатура функціонального ланцюжка додатку.^UThe dissertation for the scientific degree of the candidate of technical sciences (PhD) in specialty 05.13.06 – information technologies. – National University “Chernihiv Polytechnica”, Chernihiv, 2021.The dissertation is devoted to the identification of potentially dangerous applications to ensure the functional safety of mobile devices running on Android operation systems. For the first time, the classification of types of malicious applications is proposed. It is based on the grouping of permissions to use API functions by the degree of potential impact, which allows to assess the applications by the level of danger to the user for making decision to use it. The model of access permissions for interaction OS Android with applications is developed, which establishes the relationship between groups, permissions and API functions. It allows to use function aliases to speed up the identification of applications. The method of dynamic detection of potentially dangerous applications is improved due to the use of application functional chain signatures, which are built and compared during the execution of applications that allows to assess the risk of identification. The information technology for ensuring the functional safety of mobile devices has been further developed, that allows to control the processes of using Android applications by dynamic analysis the detected attack vector. The developed information technology has a practical embodiment in the form of a software package, which includes two software tools that work in cloud environment and implemented by using C #, Kotlin and JavaScript.Key words: mobile device, functional safety, API function, application functional chain signature.

Проаналізовано характеристики деталей, які виготовляються на агрегатних верстатах, визначено основні характеристики глибоких координованих отворів та розглянуто технологічні схеми їх виготовлення. Розглянуто типове обладнання, матеріали, різальний інструмент та методи контролю якості.Проведено експериментальні дослідження оцінювання взаємозамінності виготовлення глибоких координованих отворів. Головним завданням проведення експериментів являється знаходження математичних моделей полів розсіювання глибоких координованих отворів при різних схемах їх виготовлення, а саме з направленням різального інструменту та без його направлення з застосування багато перехідної обробки.Пропонується інформаційна система, як комплекс наукових, інформаційних, технічних, програмних та організаційних засобів, для опрацювання науково-технічної інформації задля оцінювання взаємозамінності глибоких координованих отворів у машинобудуванні на етапі технологчної підготовки виробництва глибоких координованих отворів в машинобудуванні.^UPossibilities of the machine - device - tool - workpiece system to ensure the accuracy of machining as a complex indicator of interchangeability are considered. The characteristics of parts manufactured on aggregate machines are analyzed, the main characteristics of deep coordinated holes are determined and technological schemes of their production are considered. Typical equipment, materials, cutting tools and quality control methods are considered. A statistical analysis of parts manufactured on aggregate machines was carried out, as a result of which quantitative data on the main characteristics of parts were also established.Experimental studies to assess the interchangeability of the manufacture of deep coordinated holes. The main task of the experiments is to find mathematical models of the scattering fields of deep coordinated holes in different schemes of their manufacture, namely with the direction of the cutting tool and without its direction. As a result of a full factorial experiment, mathematical models of accuracy of deep coordinated holes in size from base to holes and in positional deviation between holes in the scheme with the direction of the cutting tool were obtained, and normative numerical values of scattering fields for different diameters and materials were obtained. The obtained mathematical dependences of the scattering fields in the manufacture of deep coordinated holes in the system with the direction of the cutting tool and three transients in the system without the direction of the cutting tool allowed to obtain a system of their normative numerical values depending on technological factors, technological process management in mechanical engineering.An information system for assessing the interchangeability of deep coordinated holes in mechanical engineering is proposed as a set of scientific, informational, technical, software and organizational tools for processing scientific and technical information to assess the interchangeability of deep coordinated holes in mechanical engineering at the stage of technological preparation. Created Web-application using technologies (HTML, CSS, JavaScript, NodeJS, MySQL) that allows you to use the program on any device with Internet access and allows you to assess the interchangeability of deep coordinated holes depending on technological factors and different processing schemes.

У дисертаційній роботі розв'язано актуальне науково-прикладне завдання розроблення моделей інформаційної технології реалізації якісного дистанційного навчання з елементами інфографіки через виокремлення і дослідження факторів впливу на вказані процеси та використання засобів прогностичного оцінювання якості на підставі нечіткої логіки. Реалізацією виконаного дослідження є побудова структурно-функціональної моделі інформаційної технології розглянутих процесів. Розроблено на основі одержаних даних структурно-функціональну модель інформаційної технології для дослідження та формування якості реалізації дистанційного навчання з використанням інфографіки. Сформовано основні етапи реалізації інформаційної технології формування якості досліджуваних процесів. Основні напрацювання та рекомендації виконаного дослідження використано при створенні тесту в платформі дистанційної форми навчання Moodle та отриманні результати відображені у вигляді інфографіки. Запропоновано для даної візуалізації використати мову програмування HTML з вставкою коду, написаного на мові JavaScript, що дало можливість наочніше відтворити результат запропонованого тесту. Ключові слова: дистанційне навчання, освітній процес, візуалізація даних в інфографіці, фактор, модель, матриця, нечітка логіка, інтегральний показник якості, функція належності, лінгвістична змінна, терм-множини, дефазифікація, інформаційна технологія.^UThe dissertation work solves the actual scientific and applied task of developing models of information technology for the implementation of high-quality distance learning with elements of infographics through the separation and research of factors influencing these processes and the use of means of prognostic quality assessment on the basis of fuzzy logic. The implementation of the completed research is the design of a structural and functional model of information technology of the research processes. The structural and functional model of information technology has been developed in order to ensure the quality of distance learning implementation using infographics on the basis of the obtained data. The main stages of information technology implementation used to ensure the quality of the research processes have been developed. The main achievements and recommendations of the completed research were used when creating a test in Moodle distance learning platform and obtained results are represented in infographics. It has been offered to use the HTML programming language for this visualization with the insertion of Java Script code, which made it possible to reproduce the result of the offered test more accurately. Keywords: distance learning, educational process, data visualization in infographics, factor, model, matrix, fuzzy logic, integral quality indicator, affiliation function, linguistic variable, term sets, defuzzification, information technology.

Дисертаційну роботу присвячено розробці методів та алгоритмів автоматичної генерації бази знань системи логічного виведення для задач класифікації на основі експериментальних даних, вдосконаленню методів логічного виведення, методів налаштування параметрів моделі представлення знань, методів доведення коректності бази знань та дослідженню якості побудованої системи логічного виведення. Наукова новизна одержаних результатів полягає у наступному:– дістав подальшого розвитку метод побудови нечіткої продукційної моделі для представлення знань про об'єкти предметної області на основі навчальної вибірки за допомогою розроблених алгоритмів навчання;– запропоновано вид нечіткого продукційного правила, що поєднує моделі Мамдані та Такагі-Сугено-Канг та містить у консеквенті правила в якості вагового коефіцієнту функцію, що визначає ступінь належності вихідної змінної до результуючої терм-множини; – удосконалено методику побудови сукупності правил бази знань та алгоритм їх автоматичного формування за допомогою попереднього аналізу ознак навчальної вибірки, матричного представлення антецедентів та векторного представлення консеквентів правил;– дістав подальшого розвитку метод логічного виведення з використанням бази знань нечіткої продукційної моделі для розв’язання задачі класифікації в умовах нечіткості та неповноти інформації про об’єкти предметної області; за наявності конфлікту при прийнятті рішення, що полягає у неспроможності системи однозначно визначити належність об’єкта певному класу, запропоновано процедуру порівняння відстані між об'єктами та класами;– дістав подальшого розвитку метод ідентифікації та налаштування значень параметрів нечіткої продукційної моделі, зокрема автоматизовано визначення лінгвістичних змінних, терм-множин, границь термів, параметрів функцій належності, вагових коефіцієнтів правил, кількості правил;– вперше для перевірки коректності автоматично побудованої бази правил за критеріями повноти, мінімальності, зв’язності і несуперечності застосовано логіку Хоара, метод резолюцій та програмне забезпечення Simplify;– вперше запропоновано адаптивний алгоритм редукції бази правил із використанням методу дихотомії з динамічним кроком та інтегральної метрики, що враховує кількість активацій певного правила та ступінь належності об'єктів навчальної вибірки правилу. Множина правил поділяється на підмножину правил, що виконуються, та підмножину правил, що є надмірними для досягнення критерію якості; – досліджено якість побудованої нечіткої продукційної моделі з використанням матриці невідповідностей та метрик, що визначають частину правильних відповідей моделі (accuracy), точність (precision), повноту (recall), f-міру (f1-score);– створено нові ефективні алгоритми розв’язання вищеназваних задач;– створено програмний продукт на об’єктно-орієнтованих мовах програмування C++, JavaScript та Python, що реалізує розроблені алгоритми;– методи і алгоритми застосовано до розв’язання модельних задач класифікації.Практичне значення одержаних результатів полягає у наступному: В дисертаційної роботі досліджено застосування нечітких продукційних моделей для розв’язання задач класифікації в умовах нечіткості та неповноти інформації про об’єкти предметної області.^UThe dissertation is devoted to the development of methods and algorithms for the automatic generation of the knowledge base of a logical inference system for classification tasks based on experimental data, the improvement of logical inference methods, methods for tuning the parameters of the knowledge representation model, methods for proving the correctness of the knowledge base, and the research of the quality of the constructed logical inference system. The scientific novelty of the obtained results is as follows:– the method of constructing a fuzzy production model for representing knowledge about objects of the subject domain based on a training set using developed learning algorithms has been further developed;– a type of fuzzy production rule that combines Mamdani and Takagi-Sugeno-Kang models has been proposed. The rule consequent contains a weighting function that determines the degree of membership of the output variable to the resulting term set;– the methodology for constructing a set of rules in the knowledge base has been improved, as well as the algorithm for their automatic formation using a preliminary analysis of the features of the training set, a matrix representation of antecedents, and a vector representation of the consequents of rules;– the method of logical inference using the knowledge base of a fuzzy production model for solving the classification problem in the presence of fuzziness and incompleteness of information about objects of the subject domain has been further developed. In the presence of a conflict in decision-making, which consists in the inability of the system to unambiguously determine the membership of an object to a certain class, a procedure for comparing the distance between objects and classes is proposed;– the method of identification and setting of the parameters of a fuzzy production model has been further developed, including automated determination of linguistic variables, term sets, term boundaries, parameters of membership functions, rule weights, and the number of rules;– for the first time, Hoare logic, the resolution method, and the Simplify software were used to verify the correctness of an automatically constructed rule base for the criteria of completeness, minimality, connectedness, and consistency;– for the first time, an adaptive rule base reduction algorithm has been proposed using the dichotomy method with a dynamic step and an integral metric that takes into account the number of activations of a certain rule and the degree of membership of the objects of the training set to the rule. The set of rules is divided into a subset of rules that are executed and a subset of rules that are redundant to achieve the quality criterion;– the quality of the constructed fuzzy production model was investigated using the confusion matrix and accuracy, precision, recall, and f1-score metrics;– new efficient algorithms for solving the above-mentioned problems have been created;– a software product has been created by object-oriented programming languages C++, JavaScript, and Python that implements the developed algorithms;– the methods and algorithms were applied to solving model classification tasks.The practical significance of the results obtained is as follows: in the dissertation research, the application of fuzzy production models for solving classification problems in conditions of uncertainty and incompleteness of information about objects of the subject area is researched.

Дисертація присвячена вирішенню актуальної науково-технічної задачі розроблення методів та засобів пошуку та розпізнавання об’єктів у відеозображеннях на мобільній платформі у реальному часі.У вступі обґрунтовано актуальність теми дисертаційних досліджень, сформульовано мету дослідження та науково-технічні завдання, необхідні для її досягнення, показано зв’язок дослідження з науковими програмами та темами, наведено наукову новизну отриманих результатів, їх практичну цінність та особистий внесок здобувача. Подано відомості про апробацію результатів роботи та особистий внесок автора та його публікації.У першому розділі проведено аналіз існуючих підходів до інтеграції систем пошуку та розпізнавання об’єктів, а саме різновиди та архітектурні особливості моделей розпізнавання, та алгоритмів відстежування довільного класу об’єктів. Результати аналізу показали що інтеграція таких систем вимагає застосуванню певного набору фільтрів, спеціалізованих функцій активації, та алгоритмів відстеження об’єктів. У ході аналізу, як базову нейронну мережу обрано сімейство моделей згорткових нейронних мереж Yolo, як найбільш перспективну у галузі розпізнавання об’єктів. Додатково проведено аналіз існуючих мобільних систем для пошуку та розпізнавання об’єктів у реальному часі. Визначено, що великою проблематикою таких систем є відсутність ефективної платформи автоматичного тренування та інтеграції моделей у мобільну платформу. Також однією з проблем є підвищення ефективності роботи таких систем, оскільки вони переважно мають обмежені апаратні можливості. Як висновок до першого розділу, сформовано набір методів та засобів для вирішення проблеми пошуку та розпізнавання у відеозображеннях на мобільній платформі у реальному часі та сформульовано завдання дисертаційного дослідження.У другому розділі запропоновано метрики оцінювання результатів розпізнавання та відстеження об’єктів. Сформовано та описано загальну структуру моделі згорткової нейронної мережі Yolov4 для мобільної платформи. Використано модифікований метод кластеризації об’єктів розпізнавання на базі k-середніх++ для формування якорів розпізнавання. Розроблено методи фільтрації результатів розпізнавання. Розроблено 3 алгоритма відстеження об’єктів: алгоритмічний, алгоритмічний з навчанням з підкріпленням та алгоритм оперативного відстеження на базі мінімізаційного фільтру IOU, з використанням Угорського алгоритму як функції збіжності. Розроблено методи мемоїзації об’єктів відстеження. Запропоновано метод квантизації вихідних вагових коефіцієнтів згорткової нейронної мережі методом афінних перетворень.У третьому розділі, згідно з запропонованими методами та засобами, розроблено алгоритми тренування моделі згорткової нейронної мережі, автоматичного анотування вхідних зображень та конвертування моделі у CoreML формат для мобільної платформи. Згідно обраних засобів масштабування та контейнеризації Docker, побудована структура системи автономого анотування, тренування та конвертації такої моделі. З даної структури можна виділити Docker контейнери для кожного модуля/сервіса, які використовують масштабовані апаратні можливості операційної системи. Описано взаємозалежності між кожним елементом такої системи. Запропоновано засіб інтеграції вбудованого модуля для відстеження рухомих об’єктів на мобільній платформі iOS. Інтеграція полягає у використанні бібліотеки JavaScriptCore для передачі даних між системою та модулем.У четвертому розділі представлено розроблену архітектуру систем на мобільній операційній системі iOS та операційній системі Ubuntu та обґрунтовано вибір компонент таких систем. Представлено результати аналізу та апробації системи. Отримані результати дослідження підтвердили ефективність алгоритмів пошуку та розпізнавання у реальному часі.Ключові слова: розпізнавання об’єктів, алгоритм відстеження об’єктів, фільтрація результатів розпізнавання, масштабоване середовище, функції активації, відеозображення, мобільна платформа, згорткова нейронна мережа, реальний маcштаб часу, час пошуку об’єктів, час розпізнавання об’єктів, масштабована система Docker, сімейство моделей згорткових нейронних мереж Yolo, алгоритми кластеризації, Угорський алгоритм, афінні перетворення.^UThe Ph.D. thesis is devoted to solving the current scientific and technical problem of developing real-time methods to search and recognize objects in video images on a mobile platform.The introduction substantiates the relevance of the topic of dissertation research, formulates the purpose of the study and the scientific and technical tasks necessary to achieve it, shows the connection of the study with scientific programs and topics, provides the scientific novelty of the results obtained, their practical value and the personal contribution of the applicant. Information about the work results' testing and the author's personal contribution and publication are presented.The first section analyzes existing approaches to integrating search and object recognition systems, namely, varieties and architectural features of recognition models and algorithms for tracking an arbitrary class of objects. The analysis results showed that integrating such systems requires applying a particular set of filters, specialized activation functions, and object-tracking algorithms. During the analysis, the Yolo family of convolutional neural network models was chosen as the basic neural network, as the most promising in the field of object recognition. In addition, an analysis of existing mobile systems for searching and recognizing objects in real time was carried out. It was determined that a significant problem of such systems is the lack of an effective platform for automatic training and integrating models into the mobile platform. Also, one of the problems is increasing the efficiency of such systems since they mostly have limited hardware capabilities. As a conclusion to the first chapter, a set of methods and tools for solving the problem of search and recognition in video images on a mobile platform in real time was formed, and the task of the dissertation research was formulated. In the second section, metrics for evaluating the results of object recognition and tracking were proposed. The general structure of the Yolov4 convolutional neural network model for the mobile platform is formed and described. A modified method of recognition object clustering based on k-means++ was used to create recognition anchors. Methods of filtering recognition results have been developed. Three object tracking algorithms have been developed: algorithmic, algorithmic with reinforcement learning, and an operational tracking algorithm based on the IOU minimization filter, using the Hungarian algorithm as a convergence function. Methods of memoization of tracking objects have been developed. Finally, a method of quantizing the output weight coefficients of a convolutional neural network by affine transformations is proposed.In the third chapter, according to the proposed methods and tools, algorithms for training the convolutional neural network model, automatic annotation of input images, and conversion of the model into CoreML format for the mobile platform are developed. According to the selected means of scaling and containerization of Docker, the structure of the system of autonomous annotation, training, and conversion of such a model was built. From this structure, Docker containers can be extracted for each module/service, which will offer scalable hardware capabilities of the operating system. The interdependence between each element of such a system is described. A means of integrating a built-in module for tracking moving objects on the iOS mobile platform is proposed. The integration takes place with the use of the JavaScriptCore library for data transfer between the system and the module..The fourth chapter presents the developed system architecture of the iOS mobile operating system and the Ubuntu operating system and justifies the choice of components of such systems. The results of system analysis and testing are presented. The obtained research results confirmed the effectiveness of search and recognition algorithms in real time.Keywords: object recognition, object tracking algorithm, results filtering, scalable environment, activation functions, video images, mobile platform, convolutional neural network, real-time map, object search time, object recognition time, scalable Docker system, Yolo cluster of convolutional neural network models.

Залива В.В. Методика підвищення надійності веб-компонентів на базі методуIsabelle/HOL.Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії в галузі знань 12- Інформаційні технології за спеціальністю 123 – Комп’ютерна інженерія. –Державний університет інформаційно-комунікаційних технологій. – Київ, 2023.Дисертаційна робота присвячена підвищенню надійності веб-компонентів звикористанням методу Isebelle/HOL. У даній роботі було проведено аналізвразливостей моделі DOM, на основі яких розроблено методику підвищеннянадійності веб-компонентів.У вступі наведено загальну характеристику роботи, обґрунтованоактуальність теми досліджень, сформульовано мету та задачі досліджень,представлено наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів,відзначено особистий внесок автора, наведено дані про апробацію, практичневпровадження та наявні публікації.У першому розділі дисертації розглянуто різні аспекти впливу вебкомпонентів на розвиток комп'ютерної інженерії. Основна увага приділена тому, яквеб-компоненти, які включають HTML-теги, CSS-стилі та JavaScript-функції,змінюють спосіб створення веб-додатків. Ці компоненти дозволяють розробникамстворювати додатки як набір незалежних взаємозамінних частин, сприяючипереходу від традиційних монолітних архітектур до більш гнучких модульних тамікросервісних підходів. Ця зміна парадигми в розробці веб-додатків відкриваєнові можливості для масштабування та оновлення окремих частин системи.У другому розділі дисертації, що зосереджується на аналізі проблемнадійності веб-компонентів, була реалізована детальна розробка формальної моделіDocument Object Model (DOM) з використанням методики Isabelle/HOL. Ця модельвключає основні елементи, їх взаємодію та поведінку. Вона стала ключовим елементом у формальному доведенні безпекових властивостей веб-компонентів.Такий підхід значно покращує надійність та безпеку веб-додатків, йдучи далі відзвичайних тестувань та аналізів, та створює міцну основу для розвитку більшпередових методів проектування та аналізу в сфері веб-технологій.У третьому розділі дисертації, присвяченому оцінці методик безпеки вебкомпонентів, здійснено аналіз ефективності розробленої методології забезпеченнябезпеки веб-компонентів. Особлива увага була приділена порівняльному аналізуцієї методології з іншими існуючими підходами, такими як статичний аналіз таметоди машинного навчання.Проведені практичні тести підтвердили високу ефективність запропонованоїметодології у запобіганні атакам Cross-Site Scripting (XSS) та Cross-Site RequestForgery (CSRF), особливо в порівнянні з методами, що базуються на ContentSecurity Policy (CSP). Були також розглянуті обмеження існуючих методів,особливо в контексті виявлення нових або маскованих шкідливих змістів, тазапропоновано напрямки для подальших досліджень. Це включає розробку новихметодів навчання, які є ефективнішими у виявленні нових типів шкідливого вмістута методів виявлення, які краще реагують на прихований або замаскованийшкідливий вміст.У четвертому розділі дисертації здійснено оцінку ефективності методики,спрямованої на підвищення надійності веб-компонентів, яка базується на методіIsabelle/HOL. Визначені ключові показники ефективності включали повнотувиявлення та точність виявлення загроз.Було проведено експериментальну оцінку, яка включала порівняння з іншиминауковими інструментами, такими як статичний аналіз та машинне навчання.Результати експериментів показали, що розроблена методика на 21% ефективнішеза існуючу CSP.^UZalyva V.V. Methodology for Improving the Reliability of Web Components Basedon the Isabelle/HOL Method. Dissertation for the degree of Doctor of Philosophy in thefield of knowledge 12 - Information Technologies, specialty 123 - Computer Engineering.- State University of Information and Communications Technology. - Kyiv, 2023. Thedissertation work is dedicated to improving the reliability of web components using theIsabelle/HOL method. This work conducted an analysis of vulnerabilities in the DOMmodel, based on which a methodology for improving the reliability of web componentswas developed. The introduction presents a general characterization of the work, justifiesthe relevance of the research topic, formulates the purpose and objectives of the research,presents scientific novelty and practical value of the obtained results, notes the personalcontribution of the author, and provides data on the approbation, practicalimplementation, and available publications. The first chapter of the dissertation considersvarious aspects of the impact of web components on the development of computerengineering. Particular attention is paid to how web components, which include HTMLtags, CSS styles, and JavaScript functions, change the way web applications are created.These components allow developers to create applications as a set of independentinterchangeable parts, contributing to the transition from traditional monolithicarchitectures to more flexible modular and microservice approaches. This paradigm shiftin web application development opens new opportunities for scaling and updatingindividual parts of the system. The second chapter of the dissertation, focusing on theanalysis of the reliability problems of web components, implemented a detaileddevelopment of the formal model of the Document Object Model (DOM) using theIsabelle/HOL methodology. This model includes the main elements, their interaction, andbehavior. It became a key element in the formal proof of security properties of webcomponents. Such an approach significantly improves the reliability and security of webapplications, going beyond usual testing and analysis, and creates a solid foundation forthe development of more advanced methods of design and analysis in the field of web technologies. The third chapter of the dissertation, dedicated to assessing the safetymethods of web components, conducted an analysis of the effectiveness of the developedmethodology for ensuring the safety of web components. Particular attention was paid tothe comparative analysis of this methodology with other existing approaches, such asstatic analysis and machine learning methods. Practical tests confirmed the high efficiencyof the proposed methodology in preventing Cross-Site Scripting (XSS) and Cross-SiteRequest Forgery (CSRF) attacks, especially compared to methods based on ContentSecurity Policy (CSP). The limitations of existing methods were also considered,especially in the context of detecting new or masked malicious content, and directions forfurther research were proposed. This includes the development of new training methodsthat are more effective in detecting new types of malicious content and detection methodsthat better respond to hidden or disguised malicious content. The fourth chapter of thedissertation assessed the effectiveness of the methodology aimed at improving thereliability of web components, based on the Isabelle/HOL method. Key performanceindicators included completeness of detection and accuracy of threat detection. Anexperimental evaluation was conducted, which included comparison with other scientifictools such as static analysis and machine learning. The experimental results showed thatthe developed methodology is 21% more effective than the existing CSP.