<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
  <channel>
    <title>DSpace Community:</title>
    <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/67</link>
    <description />
    <pubDate>Wed, 14 Oct 2026 13:32:23 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-10-14T13:32:23Z</dc:date>
    <image>
      <title>DSpace Community:</title>
      <url>http://sci.ldubgd.edu.ua:8080/retrieve/640f10af-cd80-4af2-a993-8006ac614d57/лого 9.0 ENG.png</url>
      <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/67</link>
    </image>
    <item>
      <title>Protecting machine-learning datasets with digital watermarking based on modified QR decomposition</title>
      <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/19070</link>
      <description>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&#xD;
datasets using digital watermarking based on QR decomposition. The proposed scheme involves&#xD;
embedding hidden identification information into the image structure through controlled modification of&#xD;
the elements of the upper triangular matrix obtained from QR decomposition, ensuring a combination of&#xD;
invisibility, robustness, and computational efficiency. To ensure numerical stability and efficiency in the&#xD;
watermark embedding and extraction processes, the method employs an improved QR decomposition&#xD;
algorithm with diagonal element correction, as well as a fast watermark extraction technique with linear&#xD;
computational complexity. The effectiveness of the approach is evaluated using PSNR, SSIM, and&#xD;
normalized correlation metrics, as well as its resistance to common image processing attacks. Particular&#xD;
attention is paid to analyzing the impact of digital watermarking on the quality of training data for&#xD;
computer vision models used in object classification and detection tasks. Experimental results&#xD;
demonstrate that watermark incorporation does not compromise visual data quality or reduce machine&#xD;
learning model accuracy, thereby confirming the feasibility of using QR decomposition for practical&#xD;
dataset protection</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/19070</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Дослідження методів виявлення вразливостей програмного забезпечення та інформаційно-комунікаційних систем на базі операційної системи WINDOWS із розробленням програмного засобу автоматизованого аналізу</title>
      <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18988</link>
      <description>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.</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18988</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Дослідження методів виявлення вразливостей програмного забезпечення та інформаційно-комунікаційних систем на базі операційної системи WINDOWS із розробленням програмного засобу автоматизованого аналізу</title>
      <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18987</link>
      <description>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.О.; Маслова, Н.О.; Сєдін, Є.О.; Николайчук, М.І.</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18987</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Дослідження методів виявлення вразливостей програмного забезпечення та інформаційно-комунікаційних систем на базі операційної системи WINDOWS із розробленням програмного засобу автоматизованого аналізу</title>
      <link>https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18986</link>
      <description>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.</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">https://sci.ldubgd.edu.ua/jspui/handle/123456789/18986</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

