2024 № 1 Системний аналіз, управління та інформаційні технології
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/79886
Переглянути
3 результатів
Результати пошуку
Документ Екстерналізація неявних знань в ментальній моделі користувача системи штучного інтелекту(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Чалий, Сергій Федорович; Лещинська, Ірина ОлександрівнаПредметом дослідження є процеси формування ментальної моделі користувача в системах штучного інтелекту. Побудова такої моделі пов'язана з вирішенням проблеми непрозорості та незрозумілості процесу прийняття рішень в таких системах для кінцевих користувачів. Щоб вирішити цю проблему, користувач системи має отримати пояснення щодо отриманого рішення. Пояснення повинно враховувати сприйняття рішення та процесу його прийняття користувачем, що формалізується в рамках ментальної моделі користувача. Ментальна модель враховує використання користувачем явних та неявних знань, останні з яких зазвичай не мають формального представлення. Екстерналізація таких знань забезпечує їх перетворення у формальну форму. Метою роботи є розробка підходу до екстерналізації неявних знань на основі виділення патернів та каузальних залежностей для процесу прийняття рішень в інтелектуальній системі при побудові ментальної моделі користувача. Для досягнення мети вирішуються такі завдання: розробка ментальної моделі користувача системи штучного інтелекту, яка враховує як явні, так і неявні знання, та розробка підходу до екстерналізації неявних знань користувача системи штучного інтелекту. Запропоновано ментальну модель користувача системи штучного інтелекту, яка враховує як явні, так і неявні знання користувача. Модель враховує зв'язки між явними та неявними знаннями користувача щодо системи штучного інтелекту, процесу прийняття рішень, способу використання рішень та загальної концепції інтелектуальної системи. Це створює умови для екстерналізації неявних знань користувача та подальшого використання цих знань при формуванні пояснень щодо процесу прийняття рішень у системі штучного інтелекту. Запропоновано підхід до екстерналізації знань зі статистичного та семантичного шарів ментальної моделі користувача. У практичному плані підхід дозволяє перевести в явну форму умови та обмеження щодо формування та використання рішень у системі штучного інтелекту.Документ Дворівнева концепція для моделювання єдиної завадостійкої передачі цифрових даних(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Шаров, Владислав Олегович; Нікуліна, Олена МиколаївнаУ статті формалізується, створюється та надається для розглядання концепція єдиного безпечного завадостійкого каналу передачі цифрових даних. У сучасній теорії та практиці з кібербезпеки існує набір рекомендацій по зниженню ризиків для організацій NIST Cybersecurity Framework. Для того, щоб дані високого рівня були безпечними, висуваються вимоги для СІА-тріади, а саме до конфіденційності, цілісності та доступності інформації. Тому, у подальшому доцільність роботи та її результат напряму будуть залежати від задоволення виконання СІАумов. Як відомо, дані високого рівня: як e-mail, візуальні дані у GUI різних додатків, тощо, передаються по каналам зв’язку низького рівня: як кабелі, бездротові канали радіозв’язку та інші. На кожному з рівнів для безпечної передачі інформації існують специфічні шкідники. На високих рівнях основною загрозою для інформації є людина та людський фактор. Чим нижче стає рівень передачі інформації, тим більше починає впливати природа, натуральні перепони і випадкові короткі явища. Для того, щоб користувач міг без загрози для конфіденційності, цілісності та доступності інформації користуватись різноманітними приладами, необхідно активно і безперебійно розробляти, вдосконалювати та покращувати вже існуючі способи захисту, відновлення, передачі та зберігання даних. Кожний аспект у цій боротьбі за безпеку є як і перевагою так і недоліком: надлишкова безпечність не доцільна для масового трафіку, складність не завжди надає відповідну захищеність і так далі. Тому важливим фактором постає оптимальність і доцільність методів, що використовуються для передачі даних. З цих причин, у роботі пропонується відносно простий, але не менш ефективний від того підхід для збереження СІА-вимог.Документ Дослідження засобів штучного інтелекту для автоматизації процесу тестування програмного забезпечення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Ворочек, Ольга Григорівна; Соловей, Ілля ВладиславовичПредметом дослідження є засоби штучного інтелекту (ШІ) для автоматизації процесу тестування програмного забезпечення. Швидкий розвиток індустрії розробки програмного забезпечення останніми десятиріччями призвів до значного зростання конкуренції на ринку IT технологій і, як наслідок, жорсткіших вимог до відповідних продуктів та послуг. Автоматизація тестування за допомогою ШІ стає все більш актуальною завдяки своїй здатності вирішувати складні задачі, які раніше вимагали значних людських ресурсів. Мета роботи – дослідження можливостей використання технологій ШІ для автоматизації процесів мануального тестування, що дозволить підвищити ефективність тестування, знизити витрати та покращити якість програмного забезпечення. У статті вирішуються такі завдання: аналіз існуючих інструментів та підходів до автоматизації тестування за допомогою ШІ; розробка концептуальної моделі системи, що інтегрує ШІ у процес тестування; вивчення потенціалу ШІ для автоматизації різних аспектів тестування програмного забезпечення, таких як генерація тестових сценаріїв, виявлення дефектів, прогнозування помилок та автоматичний аналіз результатів тестування. Використовуються такі методи: теоретичний аналіз літератури та існуючих рішень у галузі автоматизації тестування, експериментальне дослідження ефективності запропонованих методів автоматизації тестування. Здобуто такі результати: представлено ідею системи, що інтегрує технології ШІ для автоматизації тестування програмного забезпечення. Виявлено, що використання ШІ дозволяє автоматизувати рутинні завдання тестування, значно знизити кількість людських помилок та покращити якість програмних продуктів та показники ефективності процесів верифікації та валідації. Висновки: Розробка та впровадження систем автоматизації тестування на основі ШІ є надзвичайно актуальними і перспективними. Використання технологій ШІ дозволяє значно підвищити ефективність тестування, знизити витрати на його проведення та покращити якість програмного забезпечення. Запропонований підхід до розробки системи автоматизації тестування на основі ШІ може бути використаний як основа для подальших досліджень та розробок у цій галузі.