Кафедра "Комп'ютерна інженерія та програмування"
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1095
Офіційний сайт кафедри https://web.kpi.kharkov.ua/cep
Від 26 листопада 2021 року кафедра має назву – "Комп’ютерна інженерія та програмування"; попередні назви – “Обчислювальна техніка та програмування”, “Електронні обчислювальні машини”, первісна назва – кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої”.
Кафедра “Математичні та лічильно-вирішальні прилади та пристрої” заснована 1 вересня 1961 року. Організатором та її першим завідувачем був професор Віктор Георгійович Васильєв.
Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут". Перший випуск – 24 інженери, підготовлених кафедрою, відбувся в 1964 році. З тих пір кафедрою підготовлено понад 4 тисячі фахівців, зокрема близько 500 для 50 країн світу.
У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 11 докторів технічних наук, 21 кандидат технічних наук, 1 – економічних, 1 – фізико-математичних, 1 – педагогічних, 1 доктор філософії; 9 співробітників мають звання професора, 14 – доцента, 2 – старшого наукового співробітника.
Переглянути
Результати пошуку
Документ Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерної системи на основі нечітких дерев рішень(Національний університет "Полтавська політехніка ім. Юрія Кондратюка", 2023) Гавриленко, Світлана Юріївна; Челак, Віктор ВолодимировичПредметом дослідження є методи та засоби ідентифікації стану комп'ютерної системи. Метою статті є підвищення якості класифікації даних за рахунок розробки методу ідентифікації стану комп’ютерної системи. Завдання: дослідити методи ідентифікації стану комп’ютерної системи та розробити метод класифікації стану комп'ютерної системи з метою захисту даних. Використовуваними методами є: методи штучного інтелекту, машинного навчання. Отримано такі результати: досліджено методи ідентифікації стану комп’ютерної системи KNN (k-nearest neighbors), метод опорних векторів (SVM), нейронні мережі, дерева рішень. Запропоновано метод ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі нечітких дерев рішень, який відрізняється від відомих методів побудови наявністю спеціальної процедури фазифікації атрибутів вихідних даних та побудови функції приналежності. Розроблено програмне забезпечення, в якому реалізовано та досліджено запропонований метод вирішення задачі ідентифікації стану комп'ютерної системи. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у дослідженні методів ідентифікації стану комп'ютерної системи, розробці методу на основі нечітких дерев рішень, оцінці якості моделі на етапі навчання та тестування, виконання порівняльного аналізу.Документ Методика відбору системи показників для ідентифікації стану комп'ютерної системи(Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського "Харківський авіаційний інститут", 2019) Гавриленко, Світлана ЮріївнаПроцеси проектування, розробки, тестування, супроводу та управління сучасними комп’ютерними системами (КС) вимагають вирішення завдань оптимізації в умовах отримання багатьох характеристик в режимі реального часу. При цьому однією з пріоритетних задач є задача відбору цих характеристик або показників. Предметом вивчення в статті є методи оцінки інформативності показників функціонування комп’ютерної системи. Метою є розробка методики відбору системи показників для ідентифікації стану комп’ютерних систем за умови нечітких вихідних даних. Для автоматизації процесу вибору найбільш впливових показників необхідно залучення додаткової інформації, щодо впливовості окремих показників та ефективних математичних рішень оброки нечітких даних, що зможе підвищити достовірність результатів ідентифікації стану КС. Це обумовлює актуальність задачі розробки методики відбору системи показників для ідентифікації стану КС. Результати. Проведений аналіз показав, що завдання ідентифікації розпадається на дві підзадачі: вибір сукупності контрольованих показників об'єкта та рішення відповідно завдання ідентифікації. Розглянуто вирішення задачі вибору підмножини інформативних параметрів із множини параметрів, які оцінюються з використання «відстані» Кульбака. Відзначено, що ця технологія базується на припущенні, що щільності параметрів системи, які контролюються, відомі та можуть бути статистично оцінені для кожного із станів системи. В реальних умовах малої вибірки вихідних даних, ця гіпотеза не може бути коректно обґрунтована. В цих умовах природно використовувати інші можливості для опису невизначеності вихідних даних, не використовуючи при цьому математичний апарат теорії ймовірності. Виходячи із цього, сформовані вимоги до критерію інформативності. Показано, що цим вимогам задовольняє математичний апарат нечіткої математики, на базі якого сформована відповідна методика. Висновки. Розроблено методику відбору системи показників для ідентифікації стану комп’ютерної системи. Основною відмінністю цієї методики є введення нового критерію оцінки інформативності за умови нечітких вихідних даних, що підвищує точність ідентифікації стану КС.Документ Development of method for identification the computer system state based on the decision tree with multidimensional nodes(Запорізький національний технічний університет, 2022) Gavrylenko, Svitlana; Chelak, V. V.; Semenov, S. G.Context. The problem of identifying the state of a computer system is considered. The object of the research is the process of computer system state identification. The subject of the research is the methods of constructing solutions for computer system state identification. Objective. The purpose of the work is to develop a method for decision trees learning for computer system state identification. Method. A new method for constructing a decision tree is proposed, combining the classical model for constructing a decision tree and the density-based spatial clustering method (DBSCAN). The simulation results showed that the proposed method makes it possible to reduce the number of branches in the decision tree, which will increase the efficiency of identifying the state of the computer system. Belonging to hyperspheres is used as a criterion for decision-making, which enables to increase the identification accuracy due to the nonlinearity of the partition plane and to perform a more optimal adjustment of the classifier. The method is especially effective in the presence of initial data with high correlation coefficients, since it combines them into one or more multivariate criteria. An assessment of the accuracy and efficiency of the developed method for identifying the state of a computer system is carried out. Results. The developed method is implemented in software and researched in solving the problem of identifying the state of the functioning of a computer system. Conclusions. The carried out experiments have confirmed the efficiency of the proposed method, which makes it possible to recommend it for practical use in order to improve the accuracy of identifying the state of a computer system. Prospects for further research may consist in the development of an ensemble of decision trees.Документ Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерної системи на основі алгоритму "Isolation Forest"(Запорізький національний технічний університет, 2021) Гавриленко, Світлана Юріївна; Шевердін, Ілля ВалентиновичАктуальність. Розглянуто задачу ідентифікації стану комп’ютерної системи. Об’єктом дослідження є процес ідентифікації стану комп’ютерної системи. Предметом дослідження є методи та засоби ідентифікації стану комп’ютерної системи. Мета. Метою роботи є розробка методу ідентифікації стану комп’ютерної системи. Метод. Розроблено метод ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі комплексного використання процедури групування нерозмічених вихідних даних та технології машинного навчання на основі алгоритму «Isolation Forest», який надає можливість ідентифікувати стан комп’ютерної системи і виділити назву процесу, який спричинив аномальний стан. Для цього запропоновано процедуру та розроблено програмний додаток для збору статистичних даних у вигляді подій функціонування операційної системи та виконано їх аналіз. Отримано, що найбільш інформативними є операції читання та запису. Для формування єдиного датасету, операції читання та запису зіставлено з назвою процесу та об’єднано в один масив груп подій, що надалі дозволяє виділити процес, який спричиняє аномальний стан комп’ютерної системи. За результатами дослідження, у якості складової методу ідентифікації стану комп’ютерної системи використано ансамблевий алгоритм «Isolation Forest». Проведено оцінку точності та оперативності розробленого методу ідентифікації стану комп’ютерної системи. Результати. Розроблений метод реалізований програмно і досліджений під час розв’язання задачі ідентифікації аномалій функціонування комп’ютерної системи. Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого методу, що надає можливість рекомендувати його для практичного використання з метою підвищення оперативності ідентифікації стану комп’ютерної системи та використання його у якості експрес-методу. Перспективи подальших досліджень можуть полягати в розробці ансамблю нечітких дерев рішень на основі запропонованого методу, оптимізації його програмних реалізації.Документ Development and comparative analysis of computer system state identification methods based on ensemble algorithms(Інжиніринг, 2020) Gavrylenko, Svitlana; Sheverdin, IlliaThe scientific novelty of the results obtained consists in creating ensemble methods for classifying the state of a computer system without a teacher and with a teacher. The method based on the "Isolation Forest" algorithm can be used as an express method for analyzing a computer system state. This will allow not only to identify the state of a computer system state, but also to highlight the name of the abnormal processes. This method can also be used to generate labeled data and use it as the source data of the ensemble algorithm with a teacher. The algorithm with a teacher built according to the C4.5 algorithm is more accurate and can be used to refine the result of identifying a computer system state using the method based on the "Isolation Forest" algorithm.Документ Ідентифікація стану комп'ютерної системи на основі ансамблевого методу класифікації(Національний університет "Полтавська політехніка ім. Юрія Кондратюка", 2020) Гавриленко, Світлана Юріївна; Шевердін, Ілля ВалентиновичПредметом статті є дослідження методів ідентифікації стану комп’ютерної системи. Метою статті є розробка методу ідентифікації аномального стану комп’ютерної системи на основі ансамблевих методів. Завдання. Дослідити та виділити події операційних системах сімейства Windows, розробити програмне забезпечення для виділення подій; дослідити використання ансамблевих класифікаторів на основі беггінгу та бустінгу та дерев рішень для ідентифікації стану комп’ютерної системи. Використовуваними методами є: методи машинного навчання та ансамблеві методи класифікації. Отримано такі результати: У якості вихідних даних виділено наступні класи подій операційних системах сімейства Windows: події міжпроцесної комунікації, події взаємодії з файловою системою, події інтернет-з’єднання, події взаємодії з реєстром. Досліджено методи ідентифікації аномального стану комп’ютерних систем на базі ансамблевих методів, а саме беггінгу, бустінгу та дерева рішень J48 для ідентифікації стану комп’ютерної системи. Виконано оцінку ефективності розроблених ансамблевих класифікаторів. За результатами досліджень для ідентифікації стану комп’ютерної системи запропоновано ансамблевий метод класифікації на основі беггінгу та дерева рішень J48. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у виділенні процесів функціонування комп’ютерної системи та створенні ансамблевого методу для на основі беггінгу та дерева рішень J48, що надає можливість підвищити точність ідентифікації стану комп’ютерної системи.Документ Розробка методу ідентифікації аномального стану комп’ютерної системи на основі нечіткої логіки(Полтавський національний технічний університет імені Юрія Кондратюка, 2019) Гавриленко, Світлана ЮріївнаПредметом статті є дослідження методів ідентифікації аномального стану комп’ютерних системах. Метою статті є розробка методу ідентифікації аномального стану комп’ютерної системи на основі методу нечіткої логіки. Завдання: дослідити існуючі методи ідентифікації аномального стану комп’ютерних систем; з метою вибору вхідних даних проаналізувати РЕ-структуру шкідливого та безпечного програмного забезпечення та виділити ознаки; оцінити ознаки за допомогою апарату лінійного програмування для подальшого аналізу; розробити метод ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі нечіткої логіки, дослідити та обґрунтувати вибір типу функції приналежності, виконати мінімізацію кількості правил, провести тестування. Використовуваними методами є: апарат лінійного програмування та апарат нечіткої логіки. Отримано такі результати. Розроблено метод ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі нечіткої логіки. Для цього вибрано ознаки шкідливого та безпечного програмного забезпечення та оцінено їх за допомогою апарату лінійного програмування, обґрунтовано вибір типу функції приналежності, виконано мінімізацію кількості правил. Проведено тестування запропонованого методу. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному: розроблено метод ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі нечіткої логіки Мамдані, обґрунтовано вибір типу функції приналежності, виконано мінімізацію кількості правил методом часткового опису за рахунок попарного врахування нечітких множин вхідних змінних, що дозволило збільшити швидкодію методу ідентифікації в 5 разів.Документ The data diagnostic method of in the system of residue classes(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Krasnobayev, Victor; Koshman, Sergey; Kovalchuk, DmytroThe subject of the article is the development of a method for diagnosing data that are presented in the system of residual classes (SRC). The purpose of the article is to develop a method for fast diagnostics of data in the SRC when entering the minimum information redundancy. Tasks: to analyze and identify possible shortcomings of existing methods for diagnosing data in the SRC, to explore possible ways to eliminate the identified shortcomings, to develop a method for prompt diagnosis of data in SRC. Research methods: methods of analysis and synthesis of computer systems, number theory, coding theory in SRC. The following results were obtained. It is shown that the main disadvantage of the existing methods is the significant time of data diagnostics when it is necessary to introduce significant information redundancy into the non-positional code structure (NCS). The method considered in the article makes it possible to increase the efficiency of the diagnostic procedure when introducing minimal information redundancy into the NCS. The data diagnostics time, in comparison with the known methods, is reduced primarily due to the elimination of the procedure for converting numbers from the NCS to the positional code, as well as the elimination of the positional operation of comparing numbers. Secondly, the data diagnostics time is reduced by reducing the number of SRC bases in which errors can occur. Third, the data diagnostics time is reduced due to the presentation of the set of values of the alternative set of numbers in a tabular form and the possibility of sampling them in one machine cycle. The amount of additionally introduced information redundancy is reduced due to the effective use of the internal information redundancy tha texists in the SRC. An example of using the proposed method for diagnosing data in SRC is given. Conclusions. Thus, the proposed method makes it possible to reduce the time for diagnosing data errors that are presented in the SRC, which increases the efficiency of diagnostics with the introduction of minimal information redundancy.Документ Формалізація етапів діагностично-лікувальних заходів при проектуванні систем підтримки прийняття рішень в медицині(Прикарпатський національний університет ім. Василя Стефаника, 2017) Поворознюк, Анатолій Іванович; Філатова, Ганна ЄвгенівнаФормалізовано етапи діагностичнолікувального процесу при проектуванні комп'ютерних систем підтримки прийняття рішень в медицині. Розроблено математичну модель процесу діагностики та лікарських дій з метою підвищення ефективності надання медичних послуг та мінімізації ризиків лікарських помилок.Документ Development of a heuristic antivirus scanner based on the file's pe-structure analysis(Вінницький національний технічний університет, 2017) Gavrylenko, Svitlana; Melnyk, М. S.; Chelak, ViktorMethods for constructing antivirus programs, their advantages and disadvantages are considered. The PE-structure of malicious and secure software is analyzed. The API-functions and strings inherent in these files are found and some of them are selected for further analysis. The selected features are used as inputs for the system of fuzzy inferences. A model of a fuzzy inference system based on the Mamdani fuzzy logic method is developed and tested. The obtained results of the research showed the possibility of using the developed malicious software identification system in heuristic analyzers of intrusion detection systems.