Кафедра "Мультимедійні та інтернет технології і системи"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/7516

Офіційний сайт кафедри http://mits-khpi.kharkov.ua

Кафедра "Мультимедійні та інтернет технології і системи" створена у вересні 2022 року на основі об’єднання кафедр "Мультимедійні інформаційні технології і системи" (створена у 2005 році на базі спеціальності "Відео-, аудіо- и кінотехніка") та "Інтернет речей" (створена у 2009 році, первісна назва – "Розподілені інформаційні системи і хмарні технології").

Провідну наукову школу кафедри очолює доктор технічних наук, професор Лев Григорович Раскін, відомий в Україні та за кордоном вчений у галузі системного аналізу, теорії складних систем, оптимального управління та дослідження операцій. Лише останнім часом професора Л. Г. Раскіна нагороджено двома міжнародними дипломами Оксфордського наукового союзу — Oxford Academic Union (як найкращий вчений 2015 року за вирішення задачі Чебишева і 2019 року — за найкраще рішення задачі Гамільтона).

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту комп'ютерних наук та інформаційних технологій Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 3 доктора технічних наук, 10 кандидатів технічних наук; 3 співробітника мають звання професора, 3 – доцента, 1 – старшого наукового співробітника.

Переглянути

Фільтри

2021 - 20222

Налаштування

Автор: search.filters.author.Martovytskyi, Vitalii

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 2 з 2
  • Ескіз
    Документ
    Devising an approach to the identification of system users by their behavior using machine learning methods
    (РС Теshnology Сentеr, 2022) Martovytskyi, Vitalii; Sievierinov, Оleksandr; Liashenko, Oleksii; Koltun, Yuri; Liashenko, Serhii; Kis, Viktor; Sukhoteplyi, Vladyslav; Nosyk, Andrii; Konov, Dmytro; Yevstrat, Dmytro
    One of the biggest reasons that lead to violations of the security of companies’ services is obtaining access by the intruder to the legitimate accounts of users in the system. It is almost impossible to fight this since the intruder is authorized as a legitimate user, which makes intrusion detection systems ineffective. Thus, the task to devise methods and means of protection (intrusion detection) that would make it possible to identify system users by their behavior becomes relevant. This will in no way protect against the theft of the data of the accounts of users of the system but will make it possible to counteract the intruders in cases where they use this account for further hacking of the system. The object of this study is the process of protecting system users in the case of theft of their authentication data. The subject is the process of identifying users of the system by their behavior in the system. This paper reports a functional model of the process of ensuring the identification of users by their behavior in the system, which makes it possible to build additional means of protecting system users in the case of theft of their authentication data. The identification model takes into consideration the statistical parameters of user behavior that were obtained during the session. In contrast to the existing approaches, the proposed model makes it possible to provide a comprehensive approach to the analysis of the behavior of users both during their work (in a real-time mode) and after the session is over (in a delayed mode). An experimental study on the proposed approach of identifying users by their behavior in the system showed that the built patterns of user behavior using machine learning methods demonstrated an assessment of the quality of identification exceeding 0.95.
  • Ескіз
    Документ
    Development of methods for generation of digital watermarks resistant to distortion
    (РС Теshnology Сentеr, 2021) Martovytskyi, Vitalii; Ruban, Igor; Bolohova, Nataliia; Sievierinov, Оleksandr; Zhurylo, Oleg; Permiakov, Oleksandr; Nosyk, Andrii; Nepokrуtov, Dmytro; Krylenko, Ivan
    Active attacks and natural impacts can lead to two types of image-container distortions: noise-like and geometric. There are also image processing operations, e.g. scaling, rotation, truncation, pixel permutation which are much more detrimental to digital watermarks (DWM). While ensuring resistance to removal and geometric attacks is a more or less resolved problem, the provision of resistance to local image changes and partial image deletion is still poorly understood. The methods discussed in this paper are aimed at ensuring resistance to attacks resulting in partial image loss or local changes in the image. This study's objective is to develop methods for generating a distortionresistant digital watermark using the chaos theory. This will improve the resistance of methods of embedding the digital watermark to a particular class of attacks which in turn will allow developers of DWM methods to focus on ensuring the method resistance to other types of attacks. An experimental study of proposed methods was conducted. Histograms of DWMs have shown that the proposed methods provide for the generation of DWM of a random obscure form. However, the method based on a combination of Arnold’s cat maps and Henon maps has noticeable peaks unlike the method based on shuffling the pixels and their bits only with Arnold’s cat maps. This suggests that the method based only on Arnold’s cat maps is more chaotic. This is also evidenced by the value of the coefficient of correlation between adjacent pixels close to zero (0.0109) for color DWMs and 0.030 for black and white images.