Search

Technical analysis, reliant on statistics and charting tools, is a predominant method for predicting stock prices. However, given the impact of the joint effect of stock price and trading volume, analyses focusing solely on single factors at isolated time points often yield partial or inaccurate results. This study introduces the application of Cycle Generative Adversarial Network (CycleGAN) alongside Deep Learning (DL) models, such as Residual Neural Network (ResNet) and Long Short-Term Memory (LSTM), to assess the joint effects of stock price and trading volume on prediction accuracy. By incorporating these models into system engineering (SE), the research aims to decode short-term stock market trends and improve investment decisions through the integration of predicted stock prices with Bollinger Bands. Thereby, active learning (AL) is employed to avoid over-and under-fitting and find the hyperparameters for the overall system model. Focusing on TSMC’s stock price prediction, the use of CycleGAN for analyzing 30-day stock data showcases the capability of ResNet and LSTM models in achieving high accuracy and F-1 scores for a five-day prediction period. Further analysis reveals that combining DL predictions with SE principles leads to more precise short-term forecasts. Additionally, integrating these predictions with Bollinger Bands demonstrates a decrease in trading frequency and a significant 30% increase in average Return on Investment (ROI). This innovative approach marks a first in the field of stock market prediction, offering a comprehensive framework for enhancing predictive accuracy and investment outcomes.

The integration of Artificial Intelligence (AI) in the FinTech industry has significantly reshaped operational workflows, product innovation, and risk management, all of which are pivotal to company valuation. This study investigates the impact of AI-enhanced multilayer networks on FinTech valuation, introducing a novel, scalable multilayer network model with AI-driven Copula Nodes that serve as connectors across operational layers. By incorporating AI, the research unveils a dynamic and interconnected approach to FinTech valuation, revealing new pathways for value co-creation through real-time adjustments and predictive capabilities. The research reveals that while operational efficiency is a major driver of market value, a balanced integration of AI across risk management, product innovation, and market perception is essential for maximizing value. Additionally, the findings highlight the importance of managing AI-driven risks such as algorithmic bias and regulatory challenges. This comprehensive framework offers critical insights for FinTechs, investors, and regulators seeking to understand the complex role of AI in enhancing valuation within the evolving financial services landscape.

The integration of generative AI (GAI) into the financial sector has brought about significant advancements, offering new solutions for various financial tasks. This review paper provides a comprehensive examination of recent trends and developments at the intersection of GAI and finance. By utilizing an advanced topic modeling method, BERTopic, we systematically categorize and analyze existing research to uncover predominant themes and emerging areas of interest. Our findings reveal the transformative impact of finance-specific large language models (LLMs), the innovative use of generative adversarial networks (GANs) in synthetic financial data generation, and the pressing necessity of a new regulatory framework to govern the use of GAI in the finance sector. This paper aims to provide researchers and practitioners with a structured overview of the current landscape of GAI in finance, offering insights into both the opportunities and challenges presented by these advanced technologies.

The existing global multi-crises have generated significant transformations in the architecture of financial systems, impacting local communities. Furthermore, the digital era has created a conducive environment for the development of financial innovations that can generate financial instruments supporting financial inclusion. Our research aims to identify and develop innovative financial instruments that foster closer collaboration within communities and promote a more equitable distribution of wealth and resources, directly impacting financial inclusion and well-being. The methodology used in our study is based on existing empirical research in the specialized scientific literature, as well as on identifying variables within existing models. Additionally, the use of bibliometric analyses and research tools based on artificial intelligence allows us to structure the innovative financial instruments found in the scientific databases. Building on the existence of innovative financial instruments, our paper specifically explores the concept of time banking as an innovative financial instrument, offering a new approach to economic exchange and the construction of financial mechanisms at the local community level. By using technology, especially in digital and ecological eras, time banks can be efficiently managed through online platforms where individuals can register their contributed hours and access the services they need. This study’s conclusions emphasize that time banks have the potential to serve as innovative financial instruments. Furthermore, through the analysis conducted in this study and the identified models, this study contributes to redefining the concept of time banking as an innovative financial instrument. Time banks focus on the productivity and efficiency of local community activities, with direct implications for reducing dependence on traditional currency and promoting an equitable distribution of labor. This innovative approach is promising, especially in an increasingly digitized financial landscape. Our paper seeks to capture this transformative potential and highlight our personal contributions to redefining the time bank as an innovative financial instrument.

Credit rationing, especially prevalent for smaller firms, impedes economic growth. A central bank-aligned not-for-profit managed business-to-business “stablecoin” (“synthetic central bank digital currency”) providing trade credit liquidity can provide additional monetary mass to mitigate small firm credit rationing. This raises growth by reducing monetary transmission imperfections consequent upon asymmetric information, commercial bank underwriting restrictions, market power dynamics, and regulatory distortion. A simple framework is developed to contextualise small firm credit rationing and associated monetary transmission imperfections with broader credit flows into both the real and monetary sectors. Evidence is presented regarding monetary transmission efficacy to firms, paving the way to proposing a business-to-business central bank-mediated “trade credit stablecoin” to improve business credit supply. In addition to providing additional (estimated at more than 10%) industrial and commercial (including smaller) firm financing, the envisaged trade credit stablecoin provides an additional monetary transmission channel for central banks to manage credit supply to the real economy to support economic activity and raise growth. Available to all firms, the trade credit stablecoin offers additional low-cost liquidity to firms, thereby offering policymakers an additional contra-cyclical monetary transmission instrument to support growth and, where necessary, reduce real economic disruption consequent upon financial system crises and liquidity events.

This study examines the relationship between Bitcoin market dynamics and user activity on the r/cryptocurrency subreddit. The purpose of this research is to understand how social media activity correlates with Bitcoin price and trading volume, and to explore the sentiment and topical focus of Reddit discussions. We collected data on Bitcoin’s closing price and trading volume from January 2021 to December 2022, alongside the most popular posts and comments from the subreddit during the same period. Our analysis revealed significant correlations between Bitcoin market metrics and Reddit activity, with user discussions often reacting to market changes. Additionally, user activity on Reddit may indirectly influence the market through broader social and economic factors. Sentiment analysis showed that positive comments were more prevalent during price surges, while negative comments increased during downturns. Topic modeling identified four main discussion themes, which varied over time, particularly during market dips. These findings suggest that social media activity on Reddit can provide valuable insights into market trends and investor sentiment. Overall, our study highlights the influential role of online communities in shaping cryptocurrency market dynamics, offering potential tools for market prediction and regulation.

Commercial banks constitute a crucial segment of China’s financial system, and their efficient operation is directly linked to the development of other sectors within the national economy. The sustainable profitability of these banks is vital for maintaining the stability of China’s financial system. In the context of the current digital economy, it is of great theoretical and practical significance to conduct an in-depth analysis of the impact of financial technology (fintech) development on the sustainable profitability of commercial banks and its underlying mechanisms. Such research can promote the digital transformation of commercial banks, enhance risk supervision policies, and mitigate systemic financial risks. This study utilizes EViews software Version 13 to analyze annual data from 13 listed commercial banks in China over the period from 2011 to 2021. It examines the influence of fintech on the profitability of these banks, considering their unique characteristics and drawing insights from the existing literature on the mechanisms through which fintech affects bank profitability. Employing both a static panel fixed effects variable-intercept model and a dynamic panel generalized method of moments (GMM) model, the empirical findings indicate that fintech development significantly impacts the profitability of listed commercial banks.

This paper examines the correlation between three prospective investing options: the Bitcoin cryptocurrency price, gold, and the Dow Jones stock index. The main research question is whether there is a causal effect of gold and the DWJ on Bitcoin and how this effect varies on time. The study begins with a background analysis that explains the definitions and operation of cryptocurrencies, followed by a brief overview of gold and its derivatives. In addition, a historical review of stock markets is provided, with a focus on the Dow Jones index. Then, a literature review follows. Daily data from three separate periods are used, each spanning four years. The first period, running from October 2014 to September 2018, provides an overview of the introduction of official cryptocurrency price data. The second period, running from Oct 2018 to Sept 2022, captures more recent trends preceding COVID-19. The third period, from January 2020 to December 2023, is the whole COVID-19 period with the initiation, embedded, and terminal phases. Classical inductive statistical methods (descriptive, correlations, multiple linear regression) as well as time series analysis methods (autocorrelation, cross-correlation, Granger causality tests, and ARIMA modeling) are used to analyze the data. Rigorous testing for autocorrelation, multicollinearity, and homoskedasticity is performed on the estimated models. The results show a correlation of Bitcoin with gold and the DWJ. This correlation varies over time, as in the first period the correlation mainly concerns the DWJ and in the second it mainly concerns gold. By using ARIMA models, it was possible to make a forecast in a time horizon of a few days. In addition, the structure of the forecasting mechanism of gold and DWJ on Bitcoin seems to have changed during the COVID-19 crisis. The findings suggest that future research should encompass a broader dataset, facilitating comprehensive comparisons and enhancing the reliability of the conclusions drawn.

O presente estudo analisa os impactos, em termos de preços, decorrentes da exclusão de um concorrente potencial no setor aéreo brasileiro. Não obstante a relevância desse tipo de pressão competitiva, as análises concorrenciais têm um foco mais voltado para a concorrência efetiva, fazendo com que a concorrência potencial ainda seja um tema pouco explorado pela literatura empírica. Buscando preencher essa lacuna, o presente estudo analisa os impactos decorrentes da aquisição da empresa Webjet pela empresa Gol, em 2012, tendo como foco de investigação a concorrência potencial. Antes de ser adquirida, a Webjet exercia tanto o papel de concorrente efetiva da Gol, em algumas rotas, como o papel de concorrente potencial, noutras. Assim, nesse contexto, foi possível comparar as tarifas aéreas antes e após a operação nessas rotas, e estimar os impactos decorrentes dessa retirada de concorrência potencial. Para essa análise, aplicou-se o método de diferenças em diferenças, utilizando os dados de tarifas aéreas da Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) referentes aos períodos pré e pós-operação. Os resultados indicam a ocorrência de aumentos de preços nessas rotas, que variam de 7,68% a 16,42%, a depender do modelo utilizado. Esses resultados evidenciam, portanto, a importância de se levar em consideração os efeitos da concorrência potencial nas análises de fusões e aquisições.

The traditional terms of trade (TOT) shock analysis may be an unrealistic experiment, especially for a small open economy where the state of the world economy endogenously determines TOT. The dynamic relation between TOT and the trade balance needs to consider the nature of the global shock that jointly moves price and income, globally and domestically. We estimate Bayesian global SVARs for Brazil using a structure that easily communicates to traditional DSGE models to evaluate the presence of the J-curve and the Marshall-Lerner condition (MLC) following innovations we claim to resemble world supply and demand shocks. We do not encounter a J-curve for aggregate trade nor for trade in fuel, and capital and consumption goods. MLC is not verified only for trade in capital goods, but even in the cases where MLC is present, we observe that TOT and the volume exported are not correlated as expected, since improvement in the volume exported happens when TOT appreciates. Our results suggest that income effect plays the most prominent role for the dynamics of the trade balance and for the validity of the MLC, dominating the TOT effect.

Investigamos como o casamento infantil afeta os resultados educacionais de meninas brasileiras. Em particular, utilizando o Censo Demográfico de 2010, estimamos seus efeitos sobre as probabilidades de que as meninas apresentem distorção idade-série e de que frequentem a escola. Para corrigir a potencial endogeneidade entre as variáveis, utilizamos um instrumento que explora o peer effect entre meninas da mesma cidade. Seu uso é micro fundamentado através de um modelo que utiliza a moderna literatura de Global Games. Nossos resultados mostram que uniões precoces trazem efeitos negativos sobre a educação das meninas, com o maior impacto ocorrendo no atraso escolar. Além disso, ao propor estratificações segundo maternidade, faixa etária e cor ou raça, fornecemos indicativo de quais grupos devem ser focais em intervenções que visem combater não somente a prática do casamento infantil, mas também suas repercussões na educação.

Este trabalho apresenta uma nova base de dados com estimativas de despesas em educação e alguns indicadores de viés elitista nas políticas educacionais no Brasil entre 1933 e 2010. As estimativas de despesa pública em educação como proporção do Produto Interno Bruto (PIB) (total, educação básica e ensino superior) são semelhantes às apresentadas por Maduro (2007). A novidade do presente trabalho são as séries de estimativas de despesas por ciclo de ensino (EF1, EF2 e EM). A partir destas estimativas, apresenta-se também um indicador de viés elitista: a razão de despesas por estudante no primário (EF1) em relação ao gasto por aluno no ensino superior. Essas razões foram historicamente baixas, mas houve uma elevação abrupta a partir do final da década de 1960. Este aumento se deu mais pela expansão da matrícula no ensino superior do que por uma elevação de gastos por estudante no primário.

O presente artigo busca resumir o estado da arte em matéria de conceitos e modelos de histerese, conforme desenvolvidos a partir dos argumentos de endogeneidade e descontinuidades heterogêneas. Se buscará aclarar a definição e o uso do termo, bem como demonstrar como se construir o modelo canônico de dinâmica histerética, fundamentado em retransmissões não ideais. Os atributos particulares que distinguem histerese de outros conceitos relacionados a path dependence serão também delineados, e sua mecânica básica, baseada em não-linearidades, seletividade e remanência, será geometricamente ilustrada. O objetivo final do artigo é se valer do ferramental histerético para propor uma rota de interpretação nova, sensível às causas estruturais, acerca da estagnação brasileira.

Este artigo simula desenhos alternativos de empréstimos com amortizações condicionadas à renda (ECR) para uma política federal de financiamento estudantil no Brasil, empregando dados da Pnad Contínua entre 2012 e 2023. Diferentemente de modelos convencionais, os ECR ajustam os pagamentos ao perfil de renda dos beneficiários, promovendo equidade e sustentabilidade fiscal. Ao aplicar métodos inovadores de análise, como funções de cópula para capturar a mobilidade na distribuição de renda, o trabalho revela que ECR bem estruturados podem suavizar o consumo, proteger de choques adversos de renda e direcionar subsídios de forma mais eficiente para aqueles com renda mais baixa ao longo da vida. Os resultados oferecem uma contribuição significativa para o debate sobre políticas de financiamento estudantil, sugerindo caminhos para reformas que equilibrem acesso à educação superior, justiça social e responsabilidade fiscal.

The subject of the study is theoretical provisions, methodology of adaptive management of innovation projects and innovative development of enterprises, methodological basis, practical proposals for its research in modern conditions. The purpose of the article is to summarize generalization of the theoretical basis of the features of innovative projects, the expediency of using organizational structures for managing the processes of their formation and implementation, analysis of adaptive methodologies for managing innovative projects to ensure the employment of workers, their innovative development, and development of practical recommendations on these issues for a working enterprise. The purpose is revealed by solving the following tasks: generalize the features of innovative projects that determine the success of their implementation; determine the feasibility of using organizational structures of enterprise management for the formation and implementation of innovative projects to ensure innovative development; identify and propose the use of adaptive management methodologies for innovative projects to achieve successful innovative development of enterprises; develop a hybrid organizational structure for innovation management; the main directions of innovative personnel management of enterprises to promote their employment and management of innovative development are proposed. To solve the tasks, the following methods were used: theoretical generalization, analysis, synthesis, induction and deduction, structural and logical analysis, systemic and situational approaches, the method of working day photography, Agile adaptive management methodology, graphic method, and the authors' own practical experience. The conclusions and results of the article are as follows: it is proved that the management of innovation projects should take into account their features, be based on the use of project, matrix and hybrid organizational management structures and the application of adaptive methodologies for managing innovation development and the formation and implementation of innovation projects, such as Agile, Scrum, Kanban, Lean. For the operating enterprise Nebozvid LLC, using adaptive management methodologies, a hybrid organizational structure of the project department has been developed to ensure the innovative development of the enterprise through the implementation of innovative projects with the organization of small project teams. The main trends in innovative personnel management of enterprises are proposed, the use of which contributes to the success of innovative project management to ensure the innovative development of enterprises.

Об’єктом дослідження в статті є технологія Network-on-Chip (NoC), яка стала популярним вибором для внутрішньокристалічної комунікаційної архітектури сучасних пристроїв System-on-Chip (SoC). Предмет дослідження – методи зниження розсіюваної потужності в NoC і SoC. Мета роботи: розроблення методу кодування з низьким енергоспоживанням, що дає змогу ефективно передавати або зберігати інформацію. У статті розв’язуються такі завдання: аналіз методів класифікації комбінаторних структур, побудова системи типових представників класів еквівалентності та аналіз їх характеристик. Методи дослідження основані на використанні теорії множин, теорії систем і комбінаторики. Досягнуті результати. Проаналізовано фактори, що впливають на розсіювану потужність, і принципи побудови енергоефективних кодів. Показано, що комутаційна активність сприяє значній долі загальної потужності та методи кодування з низьким енергоспоживанням є ефективними для зниження комутаційної активності під час зв’язку між пристроями або зв’язку на кристалі. Розроблено метод ієрархічної класифікації кодів єдиного розташування та алгоритми розв’язання поетапних задач. В основі методу лежить інваріантний підхід і побудова системи різних представників. Отримано оцінки їх кількості, визначено характеристики, сформовано каталоги типових представників. Висновки. У статті проаналізовано фактори, що впливають на розсіювану потужність, розглянуто принципи побудови енергоефективних кодів. Розроблено метод ієрархічної класифікації кодів єдиного розташування та алгоритми розв’язання поетапних задач, сформовано каталоги типових представників. Застосування розробленого методу дасть змогу розробникам аналізувати й обирати коди з кращими властивостями та, зрештою, отримувати кращі результати щодо мережних затримок, витрат на електроенергію та інших конструктивних обмежень для комп’ютерних систем.

Предметом дослідження є методи й засоби безпечної автентифікації користувачів у вебзастосунках. Мета роботи – аналіз методів автентифікації та реалізація вебзастосунку із системою автентифікації з інтеграцією JWT-токенів і стандарту OAuth v2.0. У статті розв’язуються такі завдання: аналіз основних протоколів і методів автентифікації користувачів у вебзастосунках, реалізація автентифікації на основі стандарту OAuth 2.0 та JWT Access/Refresh-токена; дослідження ризиків вразливостей і атак для реалізованих вебзастосунків. Упроваджено такі методи: порівняння, емпіричний аналіз, розрахункові методи. Досягнуті результати: проаналізовано протоколи та методи автентифікації користувачів у вебзастосунках; обрано методи автентифікації JWT-токенів і стандарту OAuth v2.0 для побудови сучасних вебпрограм; створено вебзастосунок на основі обраних методів автентифікації у вебзастосунках; описано ризики реалізації вразливостей і атак у вебпрограмах. Висновки. Проаналізовано найбільш відомі методи автентифікації у вебзастосунках, що показало наявність багатьох недоліків, які спричиняють значні ризики в процесі використання вебпрограм. Створено стандартний вебзастосунок на основі конструктора вебпрограм shopify з автентифікацією на основі Hypertext Transfer Protocol сookie session та проаналізовано ризики вразливостей і атак на нього, унаслідок чого встановлено, що ризики є дуже високими. Обрано два найбезпечніших методи автентифікації для реалізації вебзастосунку: JWT Access/Refresh-токена з browser fingerprints та стандарту OAuth 2.0, на основі яких реалізовано вдосконалений вебзастосунок. Проаналізовано ризики вразливостей і атак на вдосконалений вебзастосунок, який показав, що ризики реалізації вразливостей і атак на нього є дуже низькими. Реалізація, налаштування та аналіз упровадження методу автентифікації JWT Access/Refresh-токена в поєднанні з browser fingerprints показали, що ця комбінація забезпечує найбільш надійне запобігання викрадення токенів та застосування їх з іншого комп’ютера. Також реалізовано автентифікацію за допомогою OAuth 2.0. У дослідженні було виявлено, що делегування автентифікації на сервіси Facebook або Google можуть забезпечити низький рівень ризику реалізації атак і вразливостей на вебзастосунок.

Предметом дослідження є засоби віддаленого доступу до навчального обладнання на базі Raspberry Pi та програмне забезпечення віддаленого робочого столу. Мета роботи – аналіз засобів віддаленого керування обладнанням і розроблення архітектури системи віддаленого доступу студентів до лабораторного обладнання для реалізації дистанційного навчання. У статті розв’язуються конкретні завдання: проаналізовано галузі, у яких застосування засобів дистанційного доступу є найбільш критичним, зокрема особливе місце посідає освітня галузь; описано наявні методи організації віддаленого доступу до навчального обладнання, виокремлено переваги й недоліки кожного з методів; обґрунтовано вибір мінікомп’ютера Raspberry Pi як апаратної платформи для побудови систем дистанційного доступу; запропоновано архітектуру комплексу технічних рішень на базі Raspberry Pi для дистанційного управління освітнім лабораторним обладнанням; описано реалізацію прикладної системи моніторингу температури та вологості з використанням розробленого підходу. Методи дослідження передбачають порівняльний аналіз наявних технологій дистанційного керування, прототипування та експериментальне тестування розробленої системи. Досягнуто таких результатів: обґрунтовано доцільність використання підходу віддаленого робочого столу та програмного забезпечення AnyDesk для організації доступу; розроблено систему на базі мінікомп’ютера Raspberry Pi для управління обладнанням та візуалізації даних; реалізовано прикладну систему моніторингу температури й вологості з використанням Raspberry Pi та AnyDesk. Висновки. Запропонований підхід застосування Raspberry Pi та програмного забезпечення віддаленого робочого столу дає змогу студентам ефективно організувати віддалений доступ до лабораторного обладнання з інженерних дисциплін під час дистанційного навчання. Це рішення поєднує простоту реалізації, взаємодію з реальним фізичним обладнанням і низьку вартість порівняно з використанням промислових ПЛК.

Предметом дослідження в статті є система комунікаційних мереж БпЛА (літальних мереж, ЛМ), що використовують технологію LiFi для передачі інформації від джерела до приймача в умовах фізичних перешкод і кіберзагроз, а також стратегії розгортання та забезпечення надійності (СРЗН) ЛМ. Мета роботи – розроблення критеріїв і алгоритмів вибору СРЗН ЛМ, що забезпечують необхідний рівень надійності та ефективності за умови заданих обмежень. У статті розв’язуються конкретні завдання: систематизація стратегій розгортання та забезпечення надійності літальної мережі; формулювання принципів і розроблення алгоритму вибору оптимальної стратегії розгортання та забезпечення надійності ЛМ; надання рекомендацій щодо вибору оптимальних стратегій розгортання та забезпечення надійності літальної мережі. Упроваджено такі методи: системний аналіз для вибору оптимальної стратегії розгортання та забезпечення надійності; теорія надійності та ефективності системи. Досягнуті результати: розширено класифікатор стратегій розгортання ЛМ завдяки додатковим ознакам ремонту й обслуговування, а також наявності кібератак; сформульовано критерії вибору стратегій розгортання та забезпечення надійності ЛМ; розроблено алгоритм вибору оптимальної стратегії розгортання та забезпечення надійності ЛМ; проаналізовано та наведено приклад застосування розроблених алгоритмів для ілюстрації покрокової процедури вибору стратегії, що супроводжується розрахунками показників надійності. Висновки: запропоновані множини, критерії та алгоритм вибору стратегій розгортання та забезпечення надійності комунікаційних мереж БпЛА дають змогу обґрунтувати сукупність параметрів і спланувати реалізацію оптимальної (за визначеним критерієм) політики впровадження автоматичної системи підтримки комунікацій на об’єктах критичної інфраструктури в умовах руйнувань та кібервпливів, а також підвищити ефективність (мінімізувати вартість) застосування літальних мереж.

Під час виготовлення інтегральних схем існує ймовірність додавання апаратних троянів на будь-якому етапі циклу розроблення. Атаки апаратних троянів пов’язані зі зловмисними модифікаціями інтегральних схем у процесі проєктування або виготовлення, де залучаються ненадійні інструменти проєктування або компоненти. Такі модифікації можуть призвести до небажаної поведінки інтегральних схем або до появи прихованих каналів витоку інформації. Існують різні методи класифікації, виявлення та запобігання додаванню апаратних троянів. Одним із таких підходів є проєктування на основі обфускації, що ґрунтується на приховуванні функціональних та структурних властивостей проєкту, що ускладнює для зловмисника додавання троянів. Предметом дослідження є метод обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації. Мета роботи – дослідження процесу обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації. Ключова ідея полягає в тому, що етап розроблення та під’єднання монітору безпеки виконується в надійному середовищі. Отже, зловмисник не зможе отримати його функціональність та оригінальну структуру. Актуальність роботи полягає в тому, що зазначений підхід запобігає можливості функціонування апаратних троянів. У статті передбачається розв’язання таких завдань: розроблення та дослідження алгоритму обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації; реалізація подання монітору безпеки як окремої підсистеми, пов’язаної з основним проєктом; експериментальне оцінювання можливостей методу. Результати роботи: продемонстровано метод обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації; запропоновано монітор безпеки як окрема підсистема, що пов’язана з основним проєктом; виконано експериментальне оцінювання можливостей методу. Висновки. Підхід для проєктування на основі обфускації полягає в тому, що інтегральна схема модифікується, отже, приховуються функціональні та структурні властивості проєкту, що ускладнює для зловмисника додавання троянів. Обфускація на основі агрегації полягає в тому, що монітор безпеки розглядається як окрема підсистема, пов’язана з основним проєктом.

У системах автоматизованого управління технологічними процесами широко використовуються технічні засоби автоматизації (датчики, перетворювачі, підсилювачі тощо), які мають технічні дефекти, що виникають під час їх виготовлення, і є однією з основних причин відмов. У роботі встановлено можливість використання законів нерівноважної термодинаміки як основи для визначення зв’язку між контрольованими параметрами технічних засобів автоматизації та параметрами відтворюваного середовища. Це дало змогу побудувати детерміновану модель процесів розвитку виробничих дефектів і зрештою визначити напрями зміни та коректування технологічних процесів виробництва засобів автоматизації. Розроблено метод реалізації гарантованого прогнозу зміни параметрів технічних засобів автоматизації на основі розв’язання рівняння еволюції із застосуванням алгоритмів оптимальної фільтрації, що і є предметом дослідження. Метою роботи є підвищення якості та надійності технічних засобів автоматизації завдяки вдосконаленню моніторингу дефектів, що виникають у виробництві приладів, функціональних блоків і датчиків засобів автоматизації. У статті розв’язуються такі завдання: аналіз наявних підходів до проблеми виробничих дефектів і методів їх виявлення та визначення мети дослідження; моделювання процесу розвитку виробничих дефектів, що викликають зміну технічного стану засобів автоматизації; розроблення методу ухвалення рішення на основі гарантованого прогнозування технічного стану засобів автоматизації. Методологія проведення роботи основана на методах термодинамічного опису кінетики процесів (під час розроблення моделі процесу розвитку виробничих дефектів, що викликають зміну технічного стану) й оцінювання та прогнозування на основі алгоритмів оптимальної фільтрації (під час розроблення методу ухвалення рішення на основі гарантованого прогнозування технічного стану). Результати роботи: модель процесу розвитку виробничих дефектів, що викликають зміну технічного стану засобів автоматизації, і метод ухвалення рішень на основі гарантованого прогнозування технічного стану засобів автоматизації. Висновки. У статті встановлено можливість використання законів нерівноважної термодинаміки для визначення зв’язку між контрольованими параметрами технічних засобів автоматизації та відтворюваного середовища й побудови детермінованої термодинамічної моделі процесів розвитку виробничих дефектів. Запропоновано рівняння еволюції технічного стану засобів автоматизації, основане на детермінованій кінетичній моделі процесів, що відбуваються в багатокомпонентному середовищі, і модель спостереження, яка бере до уваги помилки, викликані нестабільністю зовнішніх впливів, і похибки вимірювань. Запропоновано метод реалізації гарантованого прогнозу зміни параметрів засобів автоматизації на основі розв’язання рівняння еволюції з використанням алгоритмів оптимальної фільтрації, які застосовуються в розв’язанні задач оцінювання та прогнозування.

Subject matter. This article presents the development and architecture of an automated program complex designed to identify and analyze malicious executable files using a classifier based on a multiple kernel support vector machine (SVM). Goal. The aim of the work is to create an automated system that enhances the accuracy and efficiency of malware detection by combining static and dynamic analysis into a single framework capable of processing large volumes of data with optimal time expenditure. Tasks. To achieve this goal, tasks were carried out that included developing a program complex that automates the collection of static and dynamic data from executable files using tools like IDA Pro, IDAPython, and Drakvuf; integrating a multiple kernel SVM classifier to analyze the collected heterogeneous data; validating the system's effectiveness based on a substantial dataset containing 1,389 executable samples; and demonstrating the system's scalability and practical applicability in real-world conditions. Methods. The methods involved a hybrid approach that combines static analysis – extracting byte code, disassembled instructions, and control flow graphs using IDA Pro and IDAPython – with dynamic analysis, which entails monitoring real-time behavior using Drakvuf. The multiple kernel SVM classifier integrates different data representations using various kernels, allowing for both linear and nonlinear relationships to be considered in the classification process. Results. The results of the study show that the system achieves a high level of accuracy and completeness, as evidenced by key performance metrics such as an F-score of 0.93 and ROC AUC and PR AUC values. The automated program complex reduces the analysis time of a single file from an average of 11 minutes to approximately 5 minutes, effectively doubling the throughput compared to previous methods. This significant reduction in processing time is critically important for deployment in environments where rapid and accurate malware detection is necessary. Furthermore, the system's scalability allows for efficient processing of large data volumes, making it suitable for real-world applications. Conclusions. In conclusion, the automated program complex developed in this study demonstrates significant improvements in the accuracy and efficiency of malware detection. By integrating multiple kernel SVM classification with static and dynamic analysis, the system shows potential for real-time malware detection and analysis. Its scalability and practical applicability indicate that it could become an important tool in combating modern cyber threats, providing organizations with an effective means to enhance their cybersecurity.

Предметом дослідження в статті є ефективність адаптивних методів попереднього оброблення медичних зображень, зокрема білатерального фільтра та модифікованого CLAHE, у задачах сегментації стоматологічних рентгенівських знімків. Ці методи дають змогу зберігати важливі деталі зображення та ефективно зменшувати шум, навіть у разі високої варіативності зображень, що надходять із різних джерел. Мета роботи – розроблення покращень методів попереднього оброблення медичних зображень, а саме білатерального фільтра та CLAHE, з огляду на контекст зображення. Дослідження спрямоване на підвищення ефективності сегментації медичних знімків за допомогою збереження важливих деталей і зменшення впливу шуму й артефактів у зображеннях із різних джерел. У статті розв’язуються завдання: експериментальне порівняння розроблених адаптивних методів попереднього оброблення з традиційними підходами; оцінювання ефективності сегментації за допомогою метрик, таких як коефіцієнт Дайса (Dice Score), коефіцієнт Жаккара (IoU Score), влучність (Precision) та чутливість / повнота (Recall); аналіз впливу попереднього оброблення на якість сегментації. Впроваджено такі методи: математичне моделювання, тренування нейронної мережі на основі моделі U-Net із попередньо натренованим енкодером timm-resnest101e, масштабування зображень до 512×512 пікселів, навчання з фіксованим learning rate 0.001. Досягнуті результати. Під час експериментального порівняння розроблених адаптивних методів попереднього оброблення з традиційними підходами встановлено, що комбіноване використання адаптивного білатерального фільтра та модифікованого CLAHE забезпечило найвищі показники якості сегментації. Зокрема, за метриками коефіцієнт Дайса (Dice Score) 0.9603 та коефіцієнт Жаккара (IoU Score) 0.94501 ці методи перевершили традиційні, що свідчить про їх ефективність у збереженні контурів об’єктів та зниженні шуму. Висновки. Застосування розроблених адаптивних методів попереднього оброблення суттєво покращує точність сегментації медичних зображень. Комбінований підхід, що передбачає адаптивний білатеральний фільтр і модифікований CLAHE, є найбільш ефективним для завдань медичної візуалізації, що підвищує точність діагностики та надійність автоматизованих систем підтримки прийняття рішень.

Предмет дослідження – моделі формування логістичної інфраструктури ресайклінгу складної техніки. Метою роботи є створення оптимізаційних моделей, які зважатимуть на основні фактори під час формування інфраструктури ресайклінгу й поєднують централізовані та децентралізовані елементи для підвищення ефективності цього процесу. Завдання: проаналізувати сучасні підходи до організації ресайклінгу складної техніки; визначити критерії та фактори для оптимізації інфраструктури ресайклінгу; розробити багаторівневу інфраструктуру ресайклінгу; сформувати моделі оптимізації інфраструктури ресайклінгу з огляду на виробничі потужності підприємств і логістичні витрати, екологічний вплив та інші фактори. Методи: системний підхід, структурне моделювання, моделі оптимізації. Результати: проаналізовано підходи до організації інфраструктури ресайклінгу: централізований, розподілений та комбінований; обґрунтовано вибір комбінованого підходу для створення логістичної інфраструктури ресайклінгу складної техніки; розроблено структурну багаторівневу модель інфраструктури ресайклінгу з нижнім рівнем (сортувальні підприємства), середнім рівнем (підприємства з перероблення) та верхнім рівнем (організаційне управління); сформовано математичні моделі оптимізації інфраструктури ресайклінгу з огляду на виробничі потужності підприємства, логістичні витрати, екологічний вплив на зовнішнє середовище. Висновки. Запропонована структурна багаторівнева модель інфраструктури ресайклінгу складної техніки поєднує переваги централізованого та децентралізованого управління, забезпечуючи гнучкість, надійність системи до зовнішнього впливу, мінімізацію витрат і стійкий контроль процесів. Використання розроблених моделей оптимізації дає змогу брати до уваги виробничі потужності підприємства, логістичні витрати, екологічний вплив на зовнішнє середовище та інші фактори для пошуку найбільш ефективної конфігурації інфраструктури ресайклінгу. Реалізація запропонованої інфраструктури ресайклінгу забезпечить формування злагодженої взаємодії між державними органами, підприємствами, громадськими організаціями та міжнародними партнерами.

Предмет дослідження – методи управління роями роботів типу dr20, зокрема похідного та інтегрального ковзного режиму управління, у поєднанні з нелінійним спостерігачем збурень. Проблема ефективного управління роєм роботів є актуальною в сучасних умовах автоматизації та роботизації, особливо в контексті виконання складних завдань у разі обмеженого простору та наявності збурень. Мета роботи: розроблення та аналіз імітаційної моделі руху рою роботів з упровадженням удосконалених методів управління для забезпечення точності та стабільності системи. Дослідження спрямоване на вдосконалення методів керування роями роботів, що дає змогу покращити їх ефективність і надійність за різних умов експлуатації. Завдання: 1) розробити імітаційну модель рою роботів у середовищі CoppeliaSimEDU, що бере до уваги всі необхідні параметри для моделювання реальних умов експлуатації; 2) реалізувати алгоритми керування для лідера й послідовників, що забезпечують збереження структури рою та уникнення зіткнень; 3) провести серію експериментів для перевірки ефективності запропонованих методів, зокрема проаналізувати результати щодо стабільності й точності управління. Методи: моделювання в CoppeliaSimEDU, реалізація алгоритмів керування на основі похідного та інтегрального кінцевого ковзного режиму управління, застосування нелінійного спостерігача збурень для поліпшення стабільності системи. Застосовані методи дають змогу зважати на вплив різних збурень і забезпечують високу точність управління. Результати дослідження. Запропонована модель управління допомагає досягти високої точності слідування та уникнення зіткнень, навіть у складних умовах. Експерименти показали, що методи керування забезпечують стабільність і точність руху рою роботів, зменшуючи час реакції на зовнішні збурення. Результати дослідження демонструють, що використання похідного та інтегрального кінцевого ковзного режиму управління в поєднанні з нелінійним спостерігачем збурень дає змогу значно підвищити ефективність багатороботних систем. Висновки. Упровадження вдосконалених методів управління значно підвищує ефективність багатороботних систем, забезпечуючи їх надійність і точність у реальних умовах експлуатації. Запропоновані методи можуть бути застосовані в різних сферах, де необхідна координація руху значної кількості роботів, зокрема в логістиці, рятувальних операціях і моніторингу довкілля.

The subject of the study is theoretical provisions, methodology of adaptive management of innovation projects and innovative development of enterprises, methodological basis, practical proposals for its research in modern conditions. The purpose of the article is to summarize generalization of the theoretical basis of the features of innovative projects, the expediency of using organizational structures for managing the processes of their formation and implementation, analysis of adaptive methodologies for managing innovative projects to ensure the employment of workers, their innovative development, and development of practical recommendations on these issues for a working enterprise. The purpose is revealed by solving the following tasks: generalize the features of innovative projects that determine the success of their implementation; determine the feasibility of using organizational structures of enterprise management for the formation and implementation of innovative projects to ensure innovative development; identify and propose the use of adaptive management methodologies for innovative projects to achieve successful innovative development of enterprises; develop a hybrid organizational structure for innovation management; the main directions of innovative personnel management of enterprises to promote their employment and management of innovative development are proposed. To solve the tasks, the following methods were used: theoretical generalization, analysis, synthesis, induction and deduction, structural and logical analysis, systemic and situational approaches, the method of working day photography, Agile adaptive management methodology, graphic method, and the authors' own practical experience. The conclusions and results of the article are as follows: it is proved that the management of innovation projects should take into account their features, be based on the use of project, matrix and hybrid organizational management structures and the application of adaptive methodologies for managing innovation development and the formation and implementation of innovation projects, such as Agile, Scrum, Kanban, Lean. For the operating enterprise Nebozvid LLC, using adaptive management methodologies, a hybrid organizational structure of the project department has been developed to ensure the innovative development of the enterprise through the implementation of innovative projects with the organization of small project teams. The main trends in innovative personnel management of enterprises are proposed, the use of which contributes to the success of innovative project management to ensure the innovative development of enterprises.

Об’єктом дослідження в статті є технологія Network-on-Chip (NoC), яка стала популярним вибором для внутрішньокристалічної комунікаційної архітектури сучасних пристроїв System-on-Chip (SoC). Предмет дослідження – методи зниження розсіюваної потужності в NoC і SoC. Мета роботи: розроблення методу кодування з низьким енергоспоживанням, що дає змогу ефективно передавати або зберігати інформацію. У статті розв’язуються такі завдання: аналіз методів класифікації комбінаторних структур, побудова системи типових представників класів еквівалентності та аналіз їх характеристик. Методи дослідження основані на використанні теорії множин, теорії систем і комбінаторики. Досягнуті результати. Проаналізовано фактори, що впливають на розсіювану потужність, і принципи побудови енергоефективних кодів. Показано, що комутаційна активність сприяє значній долі загальної потужності та методи кодування з низьким енергоспоживанням є ефективними для зниження комутаційної активності під час зв’язку між пристроями або зв’язку на кристалі. Розроблено метод ієрархічної класифікації кодів єдиного розташування та алгоритми розв’язання поетапних задач. В основі методу лежить інваріантний підхід і побудова системи різних представників. Отримано оцінки їх кількості, визначено характеристики, сформовано каталоги типових представників. Висновки. У статті проаналізовано фактори, що впливають на розсіювану потужність, розглянуто принципи побудови енергоефективних кодів. Розроблено метод ієрархічної класифікації кодів єдиного розташування та алгоритми розв’язання поетапних задач, сформовано каталоги типових представників. Застосування розробленого методу дасть змогу розробникам аналізувати й обирати коди з кращими властивостями та, зрештою, отримувати кращі результати щодо мережних затримок, витрат на електроенергію та інших конструктивних обмежень для комп’ютерних систем.

Під час виготовлення інтегральних схем існує ймовірність додавання апаратних троянів на будь-якому етапі циклу розроблення. Атаки апаратних троянів пов’язані зі зловмисними модифікаціями інтегральних схем у процесі проєктування або виготовлення, де залучаються ненадійні інструменти проєктування або компоненти. Такі модифікації можуть призвести до небажаної поведінки інтегральних схем або до появи прихованих каналів витоку інформації. Існують різні методи класифікації, виявлення та запобігання додаванню апаратних троянів. Одним із таких підходів є проєктування на основі обфускації, що ґрунтується на приховуванні функціональних та структурних властивостей проєкту, що ускладнює для зловмисника додавання троянів. Предметом дослідження є метод обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації. Мета роботи – дослідження процесу обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації. Ключова ідея полягає в тому, що етап розроблення та під’єднання монітору безпеки виконується в надійному середовищі. Отже, зловмисник не зможе отримати його функціональність та оригінальну структуру. Актуальність роботи полягає в тому, що зазначений підхід запобігає можливості функціонування апаратних троянів. У статті передбачається розв’язання таких завдань: розроблення та дослідження алгоритму обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації; реалізація подання монітору безпеки як окремої підсистеми, пов’язаної з основним проєктом; експериментальне оцінювання можливостей методу. Результати роботи: продемонстровано метод обфускації проєкту електронних систем на основі агрегації; запропоновано монітор безпеки як окрема підсистема, що пов’язана з основним проєктом; виконано експериментальне оцінювання можливостей методу. Висновки. Підхід для проєктування на основі обфускації полягає в тому, що інтегральна схема модифікується, отже, приховуються функціональні та структурні властивості проєкту, що ускладнює для зловмисника додавання троянів. Обфускація на основі агрегації полягає в тому, що монітор безпеки розглядається як окрема підсистема, пов’язана з основним проєктом.

Предметом дослідження в статті є система комунікаційних мереж БпЛА (літальних мереж, ЛМ), що використовують технологію LiFi для передачі інформації від джерела до приймача в умовах фізичних перешкод і кіберзагроз, а також стратегії розгортання та забезпечення надійності (СРЗН) ЛМ. Мета роботи – розроблення критеріїв і алгоритмів вибору СРЗН ЛМ, що забезпечують необхідний рівень надійності та ефективності за умови заданих обмежень. У статті розв’язуються конкретні завдання: систематизація стратегій розгортання та забезпечення надійності літальної мережі; формулювання принципів і розроблення алгоритму вибору оптимальної стратегії розгортання та забезпечення надійності ЛМ; надання рекомендацій щодо вибору оптимальних стратегій розгортання та забезпечення надійності літальної мережі. Упроваджено такі методи: системний аналіз для вибору оптимальної стратегії розгортання та забезпечення надійності; теорія надійності та ефективності системи. Досягнуті результати: розширено класифікатор стратегій розгортання ЛМ завдяки додатковим ознакам ремонту й обслуговування, а також наявності кібератак; сформульовано критерії вибору стратегій розгортання та забезпечення надійності ЛМ; розроблено алгоритм вибору оптимальної стратегії розгортання та забезпечення надійності ЛМ; проаналізовано та наведено приклад застосування розроблених алгоритмів для ілюстрації покрокової процедури вибору стратегії, що супроводжується розрахунками показників надійності. Висновки: запропоновані множини, критерії та алгоритм вибору стратегій розгортання та забезпечення надійності комунікаційних мереж БпЛА дають змогу обґрунтувати сукупність параметрів і спланувати реалізацію оптимальної (за визначеним критерієм) політики впровадження автоматичної системи підтримки комунікацій на об’єктах критичної інфраструктури в умовах руйнувань та кібервпливів, а також підвищити ефективність (мінімізувати вартість) застосування літальних мереж.

У системах автоматизованого управління технологічними процесами широко використовуються технічні засоби автоматизації (датчики, перетворювачі, підсилювачі тощо), які мають технічні дефекти, що виникають під час їх виготовлення, і є однією з основних причин відмов. У роботі встановлено можливість використання законів нерівноважної термодинаміки як основи для визначення зв’язку між контрольованими параметрами технічних засобів автоматизації та параметрами відтворюваного середовища. Це дало змогу побудувати детерміновану модель процесів розвитку виробничих дефектів і зрештою визначити напрями зміни та коректування технологічних процесів виробництва засобів автоматизації. Розроблено метод реалізації гарантованого прогнозу зміни параметрів технічних засобів автоматизації на основі розв’язання рівняння еволюції із застосуванням алгоритмів оптимальної фільтрації, що і є предметом дослідження. Метою роботи є підвищення якості та надійності технічних засобів автоматизації завдяки вдосконаленню моніторингу дефектів, що виникають у виробництві приладів, функціональних блоків і датчиків засобів автоматизації. У статті розв’язуються такі завдання: аналіз наявних підходів до проблеми виробничих дефектів і методів їх виявлення та визначення мети дослідження; моделювання процесу розвитку виробничих дефектів, що викликають зміну технічного стану засобів автоматизації; розроблення методу ухвалення рішення на основі гарантованого прогнозування технічного стану засобів автоматизації. Методологія проведення роботи основана на методах термодинамічного опису кінетики процесів (під час розроблення моделі процесу розвитку виробничих дефектів, що викликають зміну технічного стану) й оцінювання та прогнозування на основі алгоритмів оптимальної фільтрації (під час розроблення методу ухвалення рішення на основі гарантованого прогнозування технічного стану). Результати роботи: модель процесу розвитку виробничих дефектів, що викликають зміну технічного стану засобів автоматизації, і метод ухвалення рішень на основі гарантованого прогнозування технічного стану засобів автоматизації. Висновки. У статті встановлено можливість використання законів нерівноважної термодинаміки для визначення зв’язку між контрольованими параметрами технічних засобів автоматизації та відтворюваного середовища й побудови детермінованої термодинамічної моделі процесів розвитку виробничих дефектів. Запропоновано рівняння еволюції технічного стану засобів автоматизації, основане на детермінованій кінетичній моделі процесів, що відбуваються в багатокомпонентному середовищі, і модель спостереження, яка бере до уваги помилки, викликані нестабільністю зовнішніх впливів, і похибки вимірювань. Запропоновано метод реалізації гарантованого прогнозу зміни параметрів засобів автоматизації на основі розв’язання рівняння еволюції з використанням алгоритмів оптимальної фільтрації, які застосовуються в розв’язанні задач оцінювання та прогнозування.

Предметом дослідження в статті є ефективність адаптивних методів попереднього оброблення медичних зображень, зокрема білатерального фільтра та модифікованого CLAHE, у задачах сегментації стоматологічних рентгенівських знімків. Ці методи дають змогу зберігати важливі деталі зображення та ефективно зменшувати шум, навіть у разі високої варіативності зображень, що надходять із різних джерел. Мета роботи – розроблення покращень методів попереднього оброблення медичних зображень, а саме білатерального фільтра та CLAHE, з огляду на контекст зображення. Дослідження спрямоване на підвищення ефективності сегментації медичних знімків за допомогою збереження важливих деталей і зменшення впливу шуму й артефактів у зображеннях із різних джерел. У статті розв’язуються завдання: експериментальне порівняння розроблених адаптивних методів попереднього оброблення з традиційними підходами; оцінювання ефективності сегментації за допомогою метрик, таких як коефіцієнт Дайса (Dice Score), коефіцієнт Жаккара (IoU Score), влучність (Precision) та чутливість / повнота (Recall); аналіз впливу попереднього оброблення на якість сегментації. Впроваджено такі методи: математичне моделювання, тренування нейронної мережі на основі моделі U-Net із попередньо натренованим енкодером timm-resnest101e, масштабування зображень до 512×512 пікселів, навчання з фіксованим learning rate 0.001. Досягнуті результати. Під час експериментального порівняння розроблених адаптивних методів попереднього оброблення з традиційними підходами встановлено, що комбіноване використання адаптивного білатерального фільтра та модифікованого CLAHE забезпечило найвищі показники якості сегментації. Зокрема, за метриками коефіцієнт Дайса (Dice Score) 0.9603 та коефіцієнт Жаккара (IoU Score) 0.94501 ці методи перевершили традиційні, що свідчить про їх ефективність у збереженні контурів об’єктів та зниженні шуму. Висновки. Застосування розроблених адаптивних методів попереднього оброблення суттєво покращує точність сегментації медичних зображень. Комбінований підхід, що передбачає адаптивний білатеральний фільтр і модифікований CLAHE, є найбільш ефективним для завдань медичної візуалізації, що підвищує точність діагностики та надійність автоматизованих систем підтримки прийняття рішень.

Предметом дослідження є методи й засоби безпечної автентифікації користувачів у вебзастосунках. Мета роботи – аналіз методів автентифікації та реалізація вебзастосунку із системою автентифікації з інтеграцією JWT-токенів і стандарту OAuth v2.0. У статті розв’язуються такі завдання: аналіз основних протоколів і методів автентифікації користувачів у вебзастосунках, реалізація автентифікації на основі стандарту OAuth 2.0 та JWT Access/Refresh-токена; дослідження ризиків вразливостей і атак для реалізованих вебзастосунків. Упроваджено такі методи: порівняння, емпіричний аналіз, розрахункові методи. Досягнуті результати: проаналізовано протоколи та методи автентифікації користувачів у вебзастосунках; обрано методи автентифікації JWT-токенів і стандарту OAuth v2.0 для побудови сучасних вебпрограм; створено вебзастосунок на основі обраних методів автентифікації у вебзастосунках; описано ризики реалізації вразливостей і атак у вебпрограмах. Висновки. Проаналізовано найбільш відомі методи автентифікації у вебзастосунках, що показало наявність багатьох недоліків, які спричиняють значні ризики в процесі використання вебпрограм. Створено стандартний вебзастосунок на основі конструктора вебпрограм shopify з автентифікацією на основі Hypertext Transfer Protocol сookie session та проаналізовано ризики вразливостей і атак на нього, унаслідок чого встановлено, що ризики є дуже високими. Обрано два найбезпечніших методи автентифікації для реалізації вебзастосунку: JWT Access/Refresh-токена з browser fingerprints та стандарту OAuth 2.0, на основі яких реалізовано вдосконалений вебзастосунок. Проаналізовано ризики вразливостей і атак на вдосконалений вебзастосунок, який показав, що ризики реалізації вразливостей і атак на нього є дуже низькими. Реалізація, налаштування та аналіз упровадження методу автентифікації JWT Access/Refresh-токена в поєднанні з browser fingerprints показали, що ця комбінація забезпечує найбільш надійне запобігання викрадення токенів та застосування їх з іншого комп’ютера. Також реалізовано автентифікацію за допомогою OAuth 2.0. У дослідженні було виявлено, що делегування автентифікації на сервіси Facebook або Google можуть забезпечити низький рівень ризику реалізації атак і вразливостей на вебзастосунок.

Предметом дослідження є засоби віддаленого доступу до навчального обладнання на базі Raspberry Pi та програмне забезпечення віддаленого робочого столу. Мета роботи – аналіз засобів віддаленого керування обладнанням і розроблення архітектури системи віддаленого доступу студентів до лабораторного обладнання для реалізації дистанційного навчання. У статті розв’язуються конкретні завдання: проаналізовано галузі, у яких застосування засобів дистанційного доступу є найбільш критичним, зокрема особливе місце посідає освітня галузь; описано наявні методи організації віддаленого доступу до навчального обладнання, виокремлено переваги й недоліки кожного з методів; обґрунтовано вибір мінікомп’ютера Raspberry Pi як апаратної платформи для побудови систем дистанційного доступу; запропоновано архітектуру комплексу технічних рішень на базі Raspberry Pi для дистанційного управління освітнім лабораторним обладнанням; описано реалізацію прикладної системи моніторингу температури та вологості з використанням розробленого підходу. Методи дослідження передбачають порівняльний аналіз наявних технологій дистанційного керування, прототипування та експериментальне тестування розробленої системи. Досягнуто таких результатів: обґрунтовано доцільність використання підходу віддаленого робочого столу та програмного забезпечення AnyDesk для організації доступу; розроблено систему на базі мінікомп’ютера Raspberry Pi для управління обладнанням та візуалізації даних; реалізовано прикладну систему моніторингу температури й вологості з використанням Raspberry Pi та AnyDesk. Висновки. Запропонований підхід застосування Raspberry Pi та програмного забезпечення віддаленого робочого столу дає змогу студентам ефективно організувати віддалений доступ до лабораторного обладнання з інженерних дисциплін під час дистанційного навчання. Це рішення поєднує простоту реалізації, взаємодію з реальним фізичним обладнанням і низьку вартість порівняно з використанням промислових ПЛК.

Предмет дослідження – методи управління роями роботів типу dr20, зокрема похідного та інтегрального ковзного режиму управління, у поєднанні з нелінійним спостерігачем збурень. Проблема ефективного управління роєм роботів є актуальною в сучасних умовах автоматизації та роботизації, особливо в контексті виконання складних завдань у разі обмеженого простору та наявності збурень. Мета роботи: розроблення та аналіз імітаційної моделі руху рою роботів з упровадженням удосконалених методів управління для забезпечення точності та стабільності системи. Дослідження спрямоване на вдосконалення методів керування роями роботів, що дає змогу покращити їх ефективність і надійність за різних умов експлуатації. Завдання: 1) розробити імітаційну модель рою роботів у середовищі CoppeliaSimEDU, що бере до уваги всі необхідні параметри для моделювання реальних умов експлуатації; 2) реалізувати алгоритми керування для лідера й послідовників, що забезпечують збереження структури рою та уникнення зіткнень; 3) провести серію експериментів для перевірки ефективності запропонованих методів, зокрема проаналізувати результати щодо стабільності й точності управління. Методи: моделювання в CoppeliaSimEDU, реалізація алгоритмів керування на основі похідного та інтегрального кінцевого ковзного режиму управління, застосування нелінійного спостерігача збурень для поліпшення стабільності системи. Застосовані методи дають змогу зважати на вплив різних збурень і забезпечують високу точність управління. Результати дослідження. Запропонована модель управління допомагає досягти високої точності слідування та уникнення зіткнень, навіть у складних умовах. Експерименти показали, що методи керування забезпечують стабільність і точність руху рою роботів, зменшуючи час реакції на зовнішні збурення. Результати дослідження демонструють, що використання похідного та інтегрального кінцевого ковзного режиму управління в поєднанні з нелінійним спостерігачем збурень дає змогу значно підвищити ефективність багатороботних систем. Висновки. Упровадження вдосконалених методів управління значно підвищує ефективність багатороботних систем, забезпечуючи їх надійність і точність у реальних умовах експлуатації. Запропоновані методи можуть бути застосовані в різних сферах, де необхідна координація руху значної кількості роботів, зокрема в логістиці, рятувальних операціях і моніторингу довкілля.

Subject matter. This article presents the development and architecture of an automated program complex designed to identify and analyze malicious executable files using a classifier based on a multiple kernel support vector machine (SVM). Goal. The aim of the work is to create an automated system that enhances the accuracy and efficiency of malware detection by combining static and dynamic analysis into a single framework capable of processing large volumes of data with optimal time expenditure. Tasks. To achieve this goal, tasks were carried out that included developing a program complex that automates the collection of static and dynamic data from executable files using tools like IDA Pro, IDAPython, and Drakvuf; integrating a multiple kernel SVM classifier to analyze the collected heterogeneous data; validating the system's effectiveness based on a substantial dataset containing 1,389 executable samples; and demonstrating the system's scalability and practical applicability in real-world conditions. Methods. The methods involved a hybrid approach that combines static analysis – extracting byte code, disassembled instructions, and control flow graphs using IDA Pro and IDAPython – with dynamic analysis, which entails monitoring real-time behavior using Drakvuf. The multiple kernel SVM classifier integrates different data representations using various kernels, allowing for both linear and nonlinear relationships to be considered in the classification process. Results. The results of the study show that the system achieves a high level of accuracy and completeness, as evidenced by key performance metrics such as an F-score of 0.93 and ROC AUC and PR AUC values. The automated program complex reduces the analysis time of a single file from an average of 11 minutes to approximately 5 minutes, effectively doubling the throughput compared to previous methods. This significant reduction in processing time is critically important for deployment in environments where rapid and accurate malware detection is necessary. Furthermore, the system's scalability allows for efficient processing of large data volumes, making it suitable for real-world applications. Conclusions. In conclusion, the automated program complex developed in this study demonstrates significant improvements in the accuracy and efficiency of malware detection. By integrating multiple kernel SVM classification with static and dynamic analysis, the system shows potential for real-time malware detection and analysis. Its scalability and practical applicability indicate that it could become an important tool in combating modern cyber threats, providing organizations with an effective means to enhance their cybersecurity.

Предмет дослідження – моделі формування логістичної інфраструктури ресайклінгу складної техніки. Метою роботи є створення оптимізаційних моделей, які зважатимуть на основні фактори під час формування інфраструктури ресайклінгу й поєднують централізовані та децентралізовані елементи для підвищення ефективності цього процесу. Завдання: проаналізувати сучасні підходи до організації ресайклінгу складної техніки; визначити критерії та фактори для оптимізації інфраструктури ресайклінгу; розробити багаторівневу інфраструктуру ресайклінгу; сформувати моделі оптимізації інфраструктури ресайклінгу з огляду на виробничі потужності підприємств і логістичні витрати, екологічний вплив та інші фактори. Методи: системний підхід, структурне моделювання, моделі оптимізації. Результати: проаналізовано підходи до організації інфраструктури ресайклінгу: централізований, розподілений та комбінований; обґрунтовано вибір комбінованого підходу для створення логістичної інфраструктури ресайклінгу складної техніки; розроблено структурну багаторівневу модель інфраструктури ресайклінгу з нижнім рівнем (сортувальні підприємства), середнім рівнем (підприємства з перероблення) та верхнім рівнем (організаційне управління); сформовано математичні моделі оптимізації інфраструктури ресайклінгу з огляду на виробничі потужності підприємства, логістичні витрати, екологічний вплив на зовнішнє середовище. Висновки. Запропонована структурна багаторівнева модель інфраструктури ресайклінгу складної техніки поєднує переваги централізованого та децентралізованого управління, забезпечуючи гнучкість, надійність системи до зовнішнього впливу, мінімізацію витрат і стійкий контроль процесів. Використання розроблених моделей оптимізації дає змогу брати до уваги виробничі потужності підприємства, логістичні витрати, екологічний вплив на зовнішнє середовище та інші фактори для пошуку найбільш ефективної конфігурації інфраструктури ресайклінгу. Реалізація запропонованої інфраструктури ресайклінгу забезпечить формування злагодженої взаємодії між державними органами, підприємствами, громадськими організаціями та міжнародними партнерами.

Sustainability is one of the most multi- and inter-disciplinary fields of study, as it encapsulates three principle dimensions: social/ethical, economic and environmental. These dimensions can also be found within the context of climate change with similar implications. Whilst there is an understanding of the relationship between sustainability and climate change, there appears to be limited literature drawing upon this relationship, particularly from the perspective of energy science, and more specifically in connection to carbon emissions and energy management. On the other hand, all three issues – sustainability, climate change and energy (implications) – have already been the subject of legislation in different countries in varying capacities, though still, predominantly individually and lacking an integrated approach. For instance, the Climate Change Act (2008) legally binds the UK to achieving reductions in emissions of CO2, one of the greenhouse gases (GHG). In this paper, this Act is considered as a platform to depict the relationship propositions between sustainability and climate change via the lens of energy implications. This paper establishes the aspects of this relationship by employing graphical and numerical approaches, and exploring the potential of thermal insulation of the UK housing stock in contributing to achieving the legal carbon-cutting targets set by the Act. Using the UK housing sector as a case study, this paper demonstrates, via numerical modelling, that by even partly insulating the existing UK housing stock the 2020 target set by the Act was achievable for that sector. This case is presented as in retrospect. Links are clearly drawn between energy, sustainability and climate change (mitigation), showing how addressing climate change issues via energy management of the UK housing stock can directly and indirectly assist in meeting the sustainability agenda. The unique, conceptual, numerical model innovatively designed, developed and applied in this paper, can be reproduced to cater for other climate change targets and benchmarks, not only in the UK but also in other countries.

This Special Issue on “Financial Technology and Innovation for Sustainable Development” includes a diverse collection of research papers that explore the evolving landscape of financial technologies (FinTech) and their implications for sustainable development [...]

In this paper, we study the networks of financial institutions using textual data (i.e., news). We draw knowledge graphs after the textual data has been processed via various natural language processing and embedding methods, including use of the most recent version of ChatGPT (via OpenAI api). Our final graphs represent bank networks and further shed light on the systemic risk of the financial institutions. Financial news reflects live how financial institutions are connected, via graphs which provide information on conditional dependencies among the financial institutions. Our results show that in the year 2016, the chosen 22 top U.S. financial firms are not closely connected and, hence, present no systemic risk.

This paper explores the economic trends and identifies speculative bubbles within the emerging metaverse, based on the specific example of Decentraland, which is represented by its underlying native token MANA.For comparability, we consider three further tokens: SAND, ETH, and BTC.The study shows price prediction and provides further insight into bubble behavior to provide a deeper insight into the real trend and situation of the metaverse. When comparing all considered tokens, evidence of comovement and positive as well as negative bubbles is identified. This paper makes use of proven modeling techniques, such as SARIMA, for price prediction and LPPLS for financial bubble identification, visualization, and time stamping.

Purpose: FinTech research has grown rapidly, but few studies have measured the levels of scientific collaboration among authors, institutions, and nations. This study aimed to reveal the status and levels of scientific collaboration in this field. The results will help scholars to combine their knowledge and resources to generate new ideas that may not have been possible if they worked alone and enable them to work more efficiently, resulting in higher-quality results for all parties. Design/methodology/approach: Research papers in the FinTech field indexed in the Web of Science databases from 1999 to 2022 were included in the research dataset. Using R-bibliometrix and VOS viewer (Visualisation of Similarities viewer), co-authorship networks were drawn. Additionally, some measures of the co-authorship network were assessed, such as the links, total link strength, total number of articles, total citations, normalized total citations, average year of publication, average citations, and average normalized normal citations. Beyond bibliometric analyses, this research gathers other statistics for analysis to gain further insights. Result: A total of 1792 publications were identified, and a number of these revealed an increase in the forms of collaboration, including collaboration among authors and institutions. Three lists of the most collaborative authors, institutions, and countries were compiled. The top authors, affiliations, and countries were ranked according to their total links, citations, average citations, and annual normalized citations. There were six distinct clusters of collaboration among authors, thirteen among affiliations, and eleven among countries. In terms of author collaborations, the links and total link strength had three nodes and four nodes, respectively. John Goodell, Chi-Chuan Le, and Shaen Corbet were the top three collaborative authors. In terms of affiliations, the two strength attributes were 8 and 12 nodes, with Sydney University, Hong Kong University, and the Shanghai University of Finance and Economics topping the list. In terms of collaboration among countries, these two attributes had 14 and 34 nodes. Three of the most collaborative countries were England, the People’s Republic of China, and the United States. Originality/value: In contrast with previous systematic literature reviews, this study quantitatively examines the collaboration status in the FinTech field on three levels: authors, affiliations, and countries.

Cryptocurrency forensics have become standard tools for law enforcement. Their basic idea is to deanonymise cryptocurrency transactions to identify the people behind them. Cryptocurrency deanonymisation techniques are often based on premises that largely remain implicit, especially in legal practice. On the one hand, this implicitness complicates investigations. On the other hand, it can have far-reaching consequences for the rights of those affected. Argumentation schemes could remedy this untenable situation by rendering the underlying premises more transparent. Additionally, they can aid in critically evaluating the probative value of any results obtained by cryptocurrency deanonymisation techniques. In the argumentation theory and AI community, argumentation schemes are influential as they state the implicit premises for different types of arguments. Through their critical questions, they aid the argumentation participants in critically evaluating arguments. We specialise the notion of argumentation schemes to legal reasoning about cryptocurrency deanonymisation. Furthermore, we demonstrate the applicability of the resulting schemes through an exemplary real-world case. Ultimately, we envision that using our schemes in legal practice can solidify the evidential value of blockchain investigations, as well as uncover and help to address uncertainty in the underlying premises—thus contributing to protecting the rights of those affected by cryptocurrency forensics.

The Second Payment Services Directive introduced new services into the European Union legal system—Payment Initiation and Account Information Services. These services are based on payment accounts already opened and maintained for customers by the Account Servicing Payment Service Provider (bank, payment institution, electronic money institution). The Account Services Payment Service provider performs AML/CFT verification of the account holder and applies customer due diligence measures to the account holder, such as identifying beneficial owners, obtaining information on the purpose and intended nature of the business relationship, and ongoing monitoring of the business relationship. Payment Initiation and Account Information services are therefore provided to a previously verified client and based on the payment account currently maintained for him. European Union law does not clearly specify whether a Third-Party Service Provider offering Payment Initiation or Account Information Services is obliged to re-apply financial security measures to customers. The aim of this article was to perform a legal analysis of the regulations and soft law acts in force in the European Union and to answer the question. The purposive (teleological) and linguistic–logical (grammatical) methods of interpretation of regulations were used for the analysis. The structure of the legal system of the European Union as a civil law (code law) system was taken into account. This article shows that in the current legal situation, there is no doubt that Third-Party Service Providers are obliged entities in terms of AML/CFT law and are obliged to apply the AML/CFT to customers using Payment Initiation and Account Information services. However, the degree to which customer due diligence measures have to be applied varies depending on the adopted model of providing Payment Initiation and Account Information services. Third-Party Service Providers will be obliged to apply financial security measures in cases where the relationship between the customer and the service providers will have a continuing character. In the case of occasional provision of services, when the transaction value does not exceed a certain threshold, the supplier may only perform simplified customer verification. In particular, this applies to Payment Initiation service models, where the Payment Initiation Service Provider works for merchants, enabling them to accept payments for goods and services sold. In such a model, the Service Provider has a continuous relationship with the merchant but only performs an occasional transaction for the user. The analysis also allowed for the conclusion that European Union law, including that in the draft phase, does not regulate in a sufficiently precise manner when a given model of Account Services and Payment Initiation Services may be treated as based on an occasional transaction. This made it possible to formulate a de lege ferenda request to include this issue in the proposal for an EU Regulation on the prevention of the use of the financial system for the purposes of money laundering or terrorist financing.

Sugar is an important commodity that is used beyond the food industry. It can be produced from sugarcane and sugar beet, depending on the region. Prices worldwide differ due to high volatility, making it difficult to estimate their forecast. Thus, the present work aims to predict the prices of kilograms of sugar from four databases: the European Union, the United States, Brazil, and the world. To achieve this, linear methods from the Box and Jenkins family were employed, together with classic and new approaches of artificial neural networks: the feedforward Multilayer Perceptron and extreme learning machines, and the recurrent proposals Elman Network, Jordan Network, and Echo State Networks considering two reservoir designs. As performance metrics, the MAE and MSE were addressed. The results indicated that the neural models were more accurate than linear ones. In addition, the MLP and the Elman networks stood out as the winners.

Peer-to-peer lending, a novel element of Internet finance that links lenders and borrowers via online platforms, has generated large profits for investors. However, borrowers’ missed payments have negatively impacted the industry’s sustainable growth. It is imperative to create a system that can correctly predict loan defaults to lessen the damage brought on by defaulters. The goal of this study is to fill the gap in the literature by exploring the feasibility of developing prediction models for P2P loan defaults without relying heavily on personal data while also focusing on identifying key variables influencing borrowers’ repayment capacity through systematic feature selection and exploratory data analysis. Given this, this study aims to create a computational model that aids lenders in determining the approval or rejection of a loan application, relying on the financial data provided by applicants. The selected dataset, sourced from an open database, contains 8578 transaction records and includes 14 attributes related to financial information, with no personal data included. A loan dataset is first subjected to an in-depth exploratory data analysis to find behaviors connected to loan defaults. Subsequently, diverse and noteworthy machine learning classification algorithms, including Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, Logistic Regression, Naïve Bayes, and XGBoost, were employed to build models capable of discerning borrowers who repay their loans from those who do not. Our findings indicate that borrowers who fail to comply with their lenders’ credit policies, pay elevated interest rates, and possess low FICO ratings are at a higher likelihood of defaulting. Furthermore, elevated risk is observed among clients who obtain loans for small businesses. All classification models, including XGBoost and Random Forest, successfully developed and performed satisfactorily and achieved an accuracy of over 80%. When the decision threshold is set to 0.4, the best performance for predicting loan defaulters is achieved using logistic regression, which accurately identifies 83% of the defaulted loans, with a recall of 83%, precision of 21% and f1 score of 33%.

The success of the Ghanaian public road construction phase and other preconstruction phases have been studied. However, the success of the Ghanaian public road project consultant selection phase has not received any attention, even though it is prone to corruption. The goal of this study is to identify the critical success factors (CSFs) that, from the standpoint of a developing country, affect the success of the Ghanaian public road consultant selection phase. Data on the degree to which key success criteria identified in literature have an impact on the success of the Ghanaian public road consultant selection phase from the viewpoints of 156 sector practitioners in Ghana were acquired using a self-administered questionnaire. After that, the relative importance index was used to analyze the data. According to the study, external environmental, project management, and procurement-related factors influence the success of the Ghanaian public road consultant selection phase. The government and organizations that administer public construction projects will now have a better grasp of the CSFs that affect the performance of the Ghanaian public road construction project consultant selection phase and be able to use them as a guide to improving the effective and efficient delivery of public road construction projects. In managing public road projects, the study's findings will be useful to both industry professionals and the Ghanaian government. The study is limited to the consultant selection phase of Ghanaian public road construction projects. Keywords: Critical success factors, construction, consultant selection phase, construction management, relative importance index.

Learning from past project failures presents opportunities for firms working within the construction sector to ‘build back wiser’ because, if lessons from these experiences are absorbed, they offer benefits such as mitigation against future failures, and enable the development of resilient project teams. However, instead of using sector-wide perspectives for organisational learning, Project-Based Organisation (PBOs) typically implement internal technological and strategic mechanisms in both learning and project management. Additionally, little attention is given to the institutional context within the sector. Hence, this study focuses on how learning within a PBO is influenced by the external environment by adopting an Institutional theory perspective. Via exploratory research, data were collected through semi-structured interviews with 19 UK construction industry professionals and then analysed using thematic analysis. Findings reveal that there exists an institutional field of learning within which PBOs operate based on interactions with their external environment. These include: regulatory pillar-related organisations – such as government bodies, and regulatory bodies (e.g., the Health and Safety Executive); Normative pillar-related organisations (professional bodies such as APM and CIOB), and; cultural-cognitive pillar-related organisations (such as peer PBOs, suppliers and the wider supply chain). The study contends that each of these pillars offer lessons for the sector. Findings further reveal that cross organisational learning is hampered mostly by competition and fragmentation. Hence, to ‘build back wiser’ it is important that the sector brings together the identified institutional field members to better learn from project-related failures. Thus, PBOs need to build better institutional networks by viewing other organisations within the institutional field as sources of knowledge and embracing collaboration instead of competition.

Integrated project delivery (IPD) has gained traction as a collaborative approach to managing complexity and uncertainty in large industrial capital projects. While IPD emphasizes team integration and process alignment to drive better outcomes, the lack of standardized benchmarks to evaluate its performance relative to traditional methods persists as a barrier. To bridge this gap, this study developed a practical, and unbiased Project Success Framework (PSF) for IPD on industrial projects. A mixed methods research approach including subject matter experts’ survey, research charrette, and validation survey was conducted to build and validate the PSF. In addition, this study proposed a machine learning (ML)-based application tool embedding PSF to enhance the practicality and applicability of PSF. The machine learning-based application tool was validated by comparing the results with the PSF suggested in this research. The PSF developed in this study allows researchers and practitioners to empirically evaluate the integrated project delivery's efficacy on key industrial project outcomes. In addition, it offers a method to compare project delivery methods across diverse projects, aiding organizations in precise selection using empirical evidence for optimal results. Moreover, this framework aids clients in crafting shared risk/reward models that foster successful outcomes by encouraging desirable behaviors.

No Brasil, como em muitos outros países, não existem dados oficiais para os fluxos de comércioentre regiões subnacionais. Então, a estimação de sistemas inter-regionais de insumo-produto, em condições de informação limitada, tem sido tema de pesquisadores do Núcleo de Economia Regional e Urbana da Universidade de São Paulo – NEREUS, por mais de duas décadas. Nesse período, podem-se destacar a criação de dois métodos de estimação: Supply and Use Interregional Tables – SUIT e Interregional Input-Output Adjustment Systems – IIOAS. Esse artigo descreve esses dois diferentes métodos, estimando um sistema inter-regional para os 27 estados da economia brasileira. Posteriormente, os sistemas inter-regionais estimados pelo IIOAS e SUIT são comparados, no intuito de identificar suas principais similaridades e diferenças em termos holísticos e partitivos. Os resultados mostram que, apesar das diferenças, principalmente em termos partitivos, em geral a escolha entre esses dois métodos não compromete os resultados da análise estrutural de insumo-produto. Além disso, esse artigo contribui para a literatura, dado que ambos os métodos podem ser aplicados na construção de sistemas inter-regionais de insumo-produto para qualquer país que publique matrizes de Usos e de Produção e possua alguma informação subnacional para regionalização.