Навчально-науковий інститут «Інститут інформаційних технологій в економіці Університету»

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/43266

Browse

Browsing Навчально-науковий інститут «Інститут інформаційних технологій в економіці Університету» by Subject "analysis"

Now showing 1 - 4 of 4
  • No Thumbnail Available
    Item
    Iнтелектуaльнa cиcтемa aнaлiзу мережевoгo трaфiку в Ott – cервicax
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-06-11) Кравцов, Сергій Олександрович; Kravtsov, Serhii; Мозгаллі, Ольга Петрівна
    OTT-cервicи cтaють вcе бiльш пoпулярними, прoпoнуючи кoриcтувaчaм дocтуп дo телебaчення, музики, фiльмiв тa iншиx видiв кoнтенту через Iнтернет. Це призвoдить дo знaчнoгo зрocтaння мережевoгo трaфiку, щo рoбить йoгo aнaлiз cклaднiшим. Iнтелектуaльнi cиcтеми aнaлiзу мережевoгo трaфiку (Intelligent Network Traffic Analуsis Sуstems) мoжуть дoпoмoгти OTT-cервicaм вирiшити цю прoблему. INTAS викoриcтoвують мaшинне нaвчaння тa iншi метoди штучнoгo iнтелекту для aнaлiзу трaфiку в режимi реaльнoгo чacу, щo дoзвoляє їм виявляти aнoмaлiї, oптимiзувaти прoдуктивнicть мережi тa зaбезпечувaти крaщий дocвiд кoриcтувaчiв. OTT services are becoming increasingly popular, offering users access to television, music, movies and other types of content over the Internet. This leads to a significant increase in network traffic, which makes its analysis more complex. Intelligent network traffic analysis systems (Intelligent Network Traffic Analysis Systems) can help OTT services solve this problem. INTAS use machine learning and other artificial intelligence techniques to analyze traffic in real-time, allowing them to detect anomalies, optimize network performance, and provide a better experience fans.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розробка веб-додатку для генерації текстового контенту (для блогів, новинних статей, оглядів продуктів) на базі моделі штучного інтелекту ChatGPT
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-21) Гриценко, Павло Сергійович; Hrytsenko, Pavlo; Гордієнко, Iрина Василiвна
    Об'єктом дослідження є процеси проектування та реалізації системи генерації текстового контенту з використанням штучного інтелекту моделі ChatGPT. Предметом є проектування та розробка веб-додатку для автоматизованої генерації контенту для блогів, новин і оглядів. Мета – створити ефективну систему, яка генеруватиме високоякісний текстовий контент. Завдання включають аналіз потреб, вивчення можливостей ChatGPT, розробку структурних характеристик, архітектури, інтеграційних механізмів, бази даних і програмного забезпечення, а також тестування системи. The object of the study is the process of designing and implementing a text content generation system using artificial intelligence of the ChatGPT model. The subject is the design and development of a web application for automated content generation for blogs, news and reviews. The goal is to create an efficient system that will generate high-quality text content. Tasks include needs analysis, study of ChatGPT capabilities, development of structural characteristics, architecture, integration mechanisms, database and software, and system testing.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Системний аналіз блокування акаунтів: причини та стратегії уникнення
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-29) Журба, Богдан Вікторович; Zhurba, Bohdan; Мамонова, Ганна Валеріївна
    В дипломній роботі розглянуто розробку та впровадження ефективних стратегій управління акаунтами з метою покращення цифрової безпеки, захисту приватності та забезпечення надійності та стабільності цифрових платформ для користувачів та бізнесу. The thesis examines the development and implementation of effective account management strategies to improve digital security, protect privacy, and ensure the reliability and stability of digital platforms for users and businesses.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Системний аналіз впливу критичних помилок на функціональність та безпеку програмного забезпечення
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2024-05-29) Колдов, Владислав Валерійович; Koldov, Vladyslav; Труш, Марія Сергіївна
    У цій роботі досліджено сучасні методи тестування програмного забезпечення, зокрема математичні моделі та алгоритми для виявлення та аналізу критичних помилок. Розроблено власний тестовий фреймворк, який дозволяє автоматизувати процес тестування і підвищити його ефективність. Важливу увагу приділено питанням безпеки програмного забезпечення, аналізу кіберзагроз та впровадженню стратегій захисту, таких як шифрування даних та контроль доступу. Робота містить результати аналізу ефективності запропонованих методів та фреймворку, а також рекомендації щодо їх впровадження у практичну діяльність розробників. This paper investigates modern methods of software testing, including mathematical models and algorithms for detecting and analyzing critical errors. A custom testing framework has been developed to automate the testing process and improve its efficiency. Significant attention is given to software security issues, the analysis of cyber threats, and the implementation of protection strategies, such as data encryption and access control. The study includes results on the effectiveness of the proposed methods and framework, as well as recommendations for their practical implementation by developers.