DSpace Collection: https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/17367 2026-10-14T17:14:08Z Проєктування систем безпеки об’єктів критичної інфраструктури https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/19074 Title: Проєктування систем безпеки об’єктів критичної інфраструктури Authors: Ящук, В.І.; Полотай, О.І.; Балацька, В.С. Abstract: У статті обґрунтовано теоретико-методичні засади проєктування комплексних систем безпеки об’єктів критичної інфраструктури України на основі системного та ризик-орієнтованого підходів. Уточнено сутність системи безпеки та взаємозв’язок понять безпеки, захисту, охорони і стійкості. Проаналізовано нормативно-правові засади, систематизовано основні групи загроз і визначено їх вплив на критичні функції та активи. Запропоновано структуру комплексної системи безпеки, що інтегрує організаційні, режимні, фізичні, інженерно-технічні, інформаційні та кібербезпекові заходи. Визначено критерії ефективності та обґрунтовано необхідність безперервного вдосконалення системи з урахуванням залишкових ризиків. 2026-01-01T00:00:00Z Protecting machine-learning datasets with digital watermarking based on modified QR decomposition https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/19070 Title: Protecting machine-learning datasets with digital watermarking based on modified QR decomposition Authors: Hospodarskyy, O.; Kukharska, N.P.; Polotai, O.I.; Harasymchuk, O.I.; Tyshyk, I. Abstract: The paper examines an approach to protecting intellectual property rights for machine learning image datasets using digital watermarking based on QR decomposition. The proposed scheme involves embedding hidden identification information into the image structure through controlled modification of the elements of the upper triangular matrix obtained from QR decomposition, ensuring a combination of invisibility, robustness, and computational efficiency. To ensure numerical stability and efficiency in the watermark embedding and extraction processes, the method employs an improved QR decomposition algorithm with diagonal element correction, as well as a fast watermark extraction technique with linear computational complexity. The effectiveness of the approach is evaluated using PSNR, SSIM, and normalized correlation metrics, as well as its resistance to common image processing attacks. Particular attention is paid to analyzing the impact of digital watermarking on the quality of training data for computer vision models used in object classification and detection tasks. Experimental results demonstrate that watermark incorporation does not compromise visual data quality or reduce machine learning model accuracy, thereby confirming the feasibility of using QR decomposition for practical dataset protection 2026-01-01T00:00:00Z Дослідження методів виявлення вразливостей програмного забезпечення та інформаційно-комунікаційних систем на базі операційної системи WINDOWS із розробленням програмного засобу автоматизованого аналізу https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18985 Title: Дослідження методів виявлення вразливостей програмного забезпечення та інформаційно-комунікаційних систем на базі операційної системи WINDOWS із розробленням програмного засобу автоматизованого аналізу Authors: Полотай, О.І.; Кухарська, Н.П.; Маслова, Н.О.; Сєдін, Є.О.; Николайчук, М.І. 2026-01-01T00:00:00Z Сигнатурний аналіз шкідливого програмного коду в системах захисту інформаційно-комунікаційних мереж https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18970 Title: Сигнатурний аналіз шкідливого програмного коду в системах захисту інформаційно-комунікаційних мереж Authors: Полотай, О.І.; Каспрівський, Д.В. 2026-01-01T00:00:00Z