Факультет комп’ютерних наук та інженерії (КН та І)

Permanent URI for this communityhttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/20189

ENG: Faculty of Computer Science and Engineering

Browse

Now showing 1 - 2 of 2

Алгоритми взаємодії користувачів із сучасними captcha
(Наука і техніка сьогодні, 2025) Рутц, Станіслав Вікторович; Чернецький, Євгеній Вячеславович
UKR: Стаття є дослідженням сучасних методів розпізнавання користувачів на основі технологій CAPTCHA (Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart). Зосереджено увагу як на класичних текстових завданнях, так і на інноваційних рішеннях, що викорис-товують інтерактивні чи біометричні підходи до перевірки автентичності. Окреслено основні виклики, пов’язані з тим, що сучасні алгоритми машинного навчання та штучного інтелекту здатні успішно долати традиційні CAPTCHA, які раніше вважалися надійними. У статті проаналізовано ефективність різних типів CAPTCHA, зокрема текстових, графічних, аудіо та інтерактивних, а також визначено вплив рівня складності завдань на зручність для користу-вачів. Значну увагу приділено викликам у сфері доступності,враховуючи потреби людей із порушеннями зору та інших особливих категорій користувачів. Обґрунтовано перспективні напрями оптимізації CAPTCHA, спря мовані на підвищення безпеки та мінімізацію незручностей під час проходження перевірок. Окремо розглянуто важливість урахування поведін-кових характеристик, які можуть підвищувати динамічність перевірок і складність їх автоматизованого обходу. Аналіз руху курсора, швидкості й послідовності кліків, а також унікальних патернів введення тексту дає змогу точніше ідентифікувати реальних користувачів і відрізнити їх від ботів, що імітують людські дії. Розглянуто також біометричні CAPTCHA, що ґрунтуються на розпізнаванні голосу, обличчя чи відбитків пальців. Ці методи створюють додаткові бар’єри для зловмисників, але одночасно викликають дискусії щодо приватності й безпеки персональних даних.Висвітлено приклади впровадження адаптивних CAPTCHA, які динамічно змінюють рівень складності залежно від поведінки користувача, а також ідеї використання технологій блокчейну для формування децентралізованих механізмів захисту. Показано, що поєднання різних форм CAPTCHA та інноваційних підходів до їх побудови може значно ускладнити роботу автоматизованих ботів і знизити кількість хибних спрацьовувань. Зрештою, результати дослідження підкреслюють необхідність комплексного розгляду аспектів зручності, безпеки та конфіденційності під час розроблення CAPTCHA, адже лише збалансований підхід сприятиме підвищенню захищеності цифрового середовища й водночас враховуватиме потреби користувачів із різними можливостями та пристроями.
Проєктування системи прогнозування динаміки цін криптовалют на основі методів технічного аналізу та штучного інтелекту
(Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро, 2026) Зінченко, Ілля О.; Радуль, Олександр Анатолійович; Ляшенко, Оксана Анатоліївна
UKR: У доповіді представлено процес проєктування спеціалізованої вебплатформи, призначеної для візуалізації та прогнозування динаміки цін на ринку криптовалют. Метою дослідження є розробка архітектури інформаційної системи з використанням методології об’єктно-орієнтованого моделювання. У ході дослідження проведено детальний аналіз предметної області, розглянуто існуючі методи прогнозування на основі штучного інтелекту та технічного аналізу. За допомогою CASE-засобу StarUML та мови UML розроблено комплексну модель системи: визначено функціональні вимоги (діаграма прецедентів), сформовано статичну структуру (діаграма класів) та описано динамічну поведінку (діаграми послідовності та станів). Окрему увагу приділено проєктуванню архітектури розгортання та структури бази даних. Практична значущість результатів полягає у створенні теоретичного та модельного підґрунтя для подальшої програмної реалізації аналітичного інструментарію. Розроблена модель може слугувати базою для створення реальних вебсервісів, орієнтованих на криптотрейдерів та фінансових аналітиків, що сприятиме підвищенню ефективності прийняття рішень на волатильних цифрових ринках.