Видання зареєстровані авторами шляхом самоархівування
Permanent URI for this communityhttps://devessuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/1
Browse
28 results
Search Results
Item Використання машинного навчання для створення текстової інформації на основі аналізу фінансових звітів компаній(Сумський державний університет, 2023) Півень, А.В.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaДоповідь розглядає використання машинного навчання та глибинного навчання для аналізу фінансових звітів компаній. Застосування алгоритмів машинного навчання у фінансовому секторі включає автоматизацію аналізу даних, покращення якості аналізу, генерацію текстових звітів та прогнозування фінансових тенденцій. Розроблений модуль дозволяє швидко та ефективно аналізувати фінансові звіти, забезпечуючи конкурентні переваги компаніям.Item Роль та ефективність використання нейронної мережі у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками на товари(Сумський державний університет, 2023) Кільдей, А.Д.; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Койбічук, Віталія Василівна; Koibichuk, Vitaliia VasylivnaУ сучасному інформаційному суспільстві важливо розвивати ефективні методи аналізу та класифікації текстової інформації, зокрема в контексті відгуків на товари. Ця робота розглядає роль та ефективність використання нейронних мереж у вдосконаленні аналізу, класифікації та управління відгуками. Зокрема, досліджуються методи обробки природної мови, машинного та глибокого навчання для створення моделей класифікації відгуків на товари. Робота також вказує на важливість збору чистих та репрезентативних даних, а також на етапи підготовки текстових даних для досягнення високої точності та ефективності моделей.Item Survival Analysis Methods for Assessing the Anti-Money Laundering System Effectiveness(Sofia Technical University, Sofia, Bulgaria, 2023) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Крухмаль, Олена Валентинівна; Крухмаль, Елена Валентиновна; Krukhmal, Olena Valentynivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Гордієнко, Віта Павлівна; Гордиенко, Вита Павловна; Hordiienko, Vita Pavlivna; Pasemko, G.; Taran, O.; Smigunova, O.V.У статті зібрано та систематизовано статистичну інформацію для оцінки ефективності системи протидії відмиванню доходів 25 банків з 12 країн. Ефективність системи протидії відмиванню доходів оцінювалася на основі застосування методу аналізу виживання шляхом побудови таблиць виживання для банків, які потрапили під санкції, визначення ймовірності прийняття рішення про необхідність застосування санкцій до банків, множинних оцінок Каплана-Мейєра, формалізації функція миттєвого ризику рівня небезпеки. Ефективність системи протидії відмиванню грошей порівнюється на основі аналізу виживання в групах банків по всьому світу. Відповідні фактори вплинули на оцінку ефективності системи протидії відмиванню доходів, одержаних злочинним шляхом, на основі застосування методу головних компонентів шляхом побудови осипної діаграми та визначення факторних навантажень показників бази статистичних вхідних даних у дослідженні. Побудовано пропорційну інтенсивність регресійної моделі Кокса залежності ефективності системи протидії відмиванню коштів від незалежних факторів.Item Детермінанти поширення кіберзлочинності у сфері фінансових послуг(Луцький національний технічний університет, 2021) Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Кільдей, А.Д.З початком світової пандемії, яка спровокувала інтенсивну цифрову трансформацію бізнесу, спостерігається значне збільшення кількості кібератак на державні установи, приватні компанії, а також окремих осіб. Мета статті полягає у визначенні причин стрімкого поширення кібершахрайств у фінансовому секторі економіки та особливостей їх здійснення. Cистематизація літературних джерел та підходів до дослідження фінансових кібершахрайств засвідчила, що зростання кількості кібератак у сфері фінансових послуг є результатом стрімкого використання інноваційних цифрових технологій у діяльності фінансових установ, появою фінтех компаній, а також збільшенням попиту на цифрові фінансові продукти із-за пандемії COVID-19. Визначено основних ініціаторів кібератак та особливостей здійснення їх протиправних діянь у фінансовому секторі. У результаті дослідження встановлено, що найбільш поширеними формами здійснення кібератак у фінансовому секторі є програма–вимагач, атака ланцюга поставок, прихований майнінг, а також програмне забезпечення для відволікання уваги служб безпеки фінансових установ від справжнього епіцентру кібератаки. У роботі проаналізовано найбільші світові кіберзлочинні угруповання, які здійснюють атаки на фінансові установи. Обґрунтовано, що для побудови ефективної системи протидії кіберзагрозам і забезпечення стійкості фінансової системи доцільно прийняти комплекс заходів, направлених на моніторинг складових інформаційної безпеки фінансових установ, об’єднання зусиль національного регулятора та керівників фінансових установ щодо інформування про реальні та потенційні кібератаки, а також створення якісних компетенцій в сфері інформаційної безпеки шляхом підвищення кваліфікації працівників фінансових установ та національного регулятора. Перспективами подальших досліджень у даному напрямі є побудова економіко-математичної моделі для визначення детермінант поширення кібератак на прикладі країн Європейського Союзу.Item Проблеми формування інформаційної бази оцінювання ризику легалізації кримінальних доходів в сучасних умовах розвитку фінансової системи України(Сумський державний університет, 2020) Лєонов, Сергій Вячеславович; Леонов, Сергей Вячеславович; Lieonov, Serhii Viacheslavovych; Васильєва, Тетяна Анатоліївна; Васильева, Татьяна Анатольевна; Vasylieva, Tetiana Anatoliivna; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Скринька, Лілія Олегівна; Скрынька, Лилия Олеговна; Skrynka, Liliia OlehivnaПроцес легалізації кримінальних доходів в Україні набув таких масштабів, що може впливати як на внутрішньоекономічні процеси в державі, так й на її міжнародний рейтинг та імідж. Загалом обсяги операцій з легалізації кримінальних доходів оцінюються від 2 до 5 % світового ВВП (1-2 трлн. дол. США на рік). В реаліях вітчизняної фінансової системи загальний обсяг фінансових операцій, визнаних Державною службою фінансового моніторингу як ризиковані, в Україні становить від 10 до 15% ВВП. У той же час, тільки 1% світових нелегальних фінансових потоків повертаються державними органами контролю до бюджету. Ця проблема стоїть особливо гостро в умовах поточного погіршення макроекономічної ситуації та зростаючої економічної кризи, що спостерігається як у світі, так і в Україні.Item Застосування штучного інтелекту для прогнозування детермінант світових кібертурнірів(Вісник Хмельницького національного університету, 2021) Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Миненко, Сергій Володимирович; Миненко, Сергей Владимирович; Mynenko, Serhii Volodymyrovych; Грек, К.А.Стрімкий розвиток інформаційних технологій та їх впровадження у повсякденне життя людей призвело до популяризації кіберспортивних турнірів, як один із видів спорту. Привернута увага не тільки гравців, а і спонсорів, інвесторів та дослідників, змушує більш серйозно ставитися до цього молодого виду спорту. Таким чином постає питання більш детального аналізу та прогнозу показників ефективності для майбутнього розвитку даної сфери. Основною метою проведеного дослідження є побудова прогнозної нейромережевої моделі для прогнозування детермінант світових кібертурнірів. Методичним інструментарієм проведеного дослідження стали моделі штучної нейронної мережі (багатошаровий персептрону MLP-архітектури з використанням алгоритму BFGS, радіальна базисна функція RBF-архітектури з використанням алгоритму RBFT. Об’єктом дослідження обрано 9 детермінант світових кібертурнірів. Побудова прогнозної моделі в статті здійснено в наступній логічній послідовності: визначено регресійна залежність кожної з детермінант від часового фактору та визначено прогнозне значення, навчання нейронних мереж за сформованою вибіркою показників, прогнозування значень детермінант світових кібертурнірів на період 2021-2025 рр. на основі побудованих нейронних мереж. Проведені розрахунки засвідчили, що до 2025 року більшість із зазначених детермінант збільшиться в порівнянні з поточним періодом. Результати проведеного дослідження можуть бути корисними для майбутніх інвесторів, кіберспортивним федераціям, а також науковцям, які займаються дослідженням даної сфери.Item Predictive modeling of the outcomes of cyber sport matches using Data Mining technologies(Хмельницький національний університет, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Гриценко, Костянтин Григорович; Гриценко, Константин Григорьевич; Hrytsenko, Kostiantyn Hryhorovych; Яровенко, Ганна Миколаївна; Яровенко, Анна Николаевна; Yarovenko, Hanna Mykolaivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Hrytsenko, A.K.Кіберспортивна галузь є високорозвиненою міждисциплінарною сферою, в якій широко використовуються технології машинного навчання та штучного інтелекту. В статті досліджено питання застосування технологій Data Mining з метою прогнозування результатів кіберспортивних матчів. Розглянута методика прогнозного моделювання. На основі кореляційного аналізу визначено вхідні змінні для прогнозування результатів матчів онлайн гри League of Legends. В пакеті SAS Enterprise Miner побудовано прогнозні моделі у вигляді дерева рішень, логістичної регресії та нейронної мережі. На основі аналізу показників якості прогнозних моделей обгрунтовано використання нейронної мережі в складі предиктора результатів кіберспортивних матчів. Метою даного предиктора є надання гравцям порад про те, яким чином змінити стратегію гри, в якій вони зазнають поразки.Item An approach to managing innovation to protect financial sector against cybercrime(Czestochowa University of Technology, 2021) Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Kubálek, J.; Боженко, Вікторія Володимирівна; Боженко, Виктория Владимировна; Bozhenko, Viktoriia Volodymyrivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Vida, I.Ensuring the cybersecurity management is an ever-increasing challenge for the financial institutions and the national financial regulators. The main purpose of the research is to improve cybersecurity management through analyzing large data volumes of information which helps to identify potential cyber threats at an early stage. The factors of the rapid cybercrime growth via supervised learning models with associated learning (SVM) were identified and evaluated in the paper. The object of research is 21 EU countries. The paper presents the results of an empirical analysis, which showed that the cyber threats are caused by the growth of using online banking (0.49), improvement of internet user skills (0.42), expansion of activities online (0.41). The results of the research can be useful for financial institutions, national regulators and cybersecurity professionals.Item Роль ігрової індустрії як складової інформаційних технологій(Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки., 2021) Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr Serhiiovych; Каща, Марія Олексіївна; Каща, Мария Алексеевна; Kashcha, Mariia Oleksiivna; Доценко, Тетяна Віталіївна; Доценко, Татьяна Витальевна; Dotsenko, Tetiana VitaliivnaУ статті досліджено роль ігрової індустрії як складової інформаційних технологій. Зазначено, що поява комп’ютерів, а особливо ігрових приставок, зумовила розвиток ігрової індустрії. З’ясовано, що комп’ютерні ігри пройшли досить тривалий етап розвитку, з’явившись в 1942 році, та поступово захопили сферу дозвілля людства. Встановлено, що призначені в момент свого виникнення виключно для дітей, комп’ютерні ігри еволюціонували, поступово розвиваючись разом зі своїми гравцями, та набули все більш дорослих властивостей. Зауважено, що у зв’язку з розширенням сфери розповсюдження комп’ютерних ігор, перед людиною постала проблема морального вибору і альтернативної свободи. Визначено, що так як на сьогоднішній день існує дуже багато платформ та жанрів в ігровій індустрії, то зростає велика конкуренція на ігровому ринку та починається боротьба за ігрову аудиторію. Наголошено, щоб створити унікальну гру, потрібно використати дуже багато ресурсів, що дозволять створити систему, яка буде сприяти розвитку ігрового додатка, а далі для утримання гравців у грі, потрібно правильно використовувати данні, які надходять від них. Досліджено, що більшість ігрових компаній, для залучення більшого попиту до їх продукції, намагаються розробляти нові режими гри, котрі умовно поділено на 2 типи: одиночні та розраховані на багатьох користувачів (при чому одиночна гра представляє собою певний сюжет з прописаними системними гравцями (богами); ігри, розраховані на багато користувачів, містять певну кількість реальних гравців на одній згенерованій карті, де всі гравці системно підключаються до сервера, на якому і зберігається потрібна інформація). Підсумовано, що при організації роботи у більшості молодих компаній є певні помилки та недоліки, через які на перших стадіях розробки найчастіше IТ-команда розпадається, а продукт так і не виходить до кінцевого релізу. Визначено, що сучасні ігрові продукти поєднують у собі складові різних технологій формування й обробки інформації, основними серед яких можна виділити двовимірну та тривимірну комп’ютерні графіки, які виступають головними інтерфейсними та найбільш ресурсоємними складовими переважної більшості ігор, оскільки безпосередньо використовується засобами завантаження, обробки та візуалізації складових ігрового світу.Item Роль та місце українських кібергравців в світовому кіберспорті(Вісник Хмельницького національного університету, 2021) Бойко, Антон Олександрович; Бойко, Антон Александрович; Boiko, Anton Oleksandrovych; Кузьменко, Ольга Віталіївна; Кузьменко, Ольга Витальевна; Kuzmenko, Olha Vitaliivna; Койбічук, Віталія Василівна; Койбичук, Виталия Васильевна; Koibichuk, Vitaliia Vasylivna; Кушнерьов, Олександр Сергійович; Кушнерёв, Александр Сергеевич; Kushnerov, Oleksandr SerhiiovychВ статі проаналізовано сучасний стан світової індустрії кіберспорту та визначені основі закономірності її розвитку протягом 2002-2020 рр. Досліджено роль кіберспорту в сучасному українському суспільства, а також встановлено рівень його поточного розвитку. З’ясовано місце вітчизняного кіберспорту у світовому кіберсередовищі. Ідентифіковані основні проблеми розвитку українського кіберспорту та проаналізовані інструменти досягнення перспективних планів його динамічного становлення.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »