Кафедри
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/35393
Переглянути
6 результатів
Результати пошуку
Документ Аналіз і вибір математичних моделей задачі управління запасами торгівельного підприємства(Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, 2017) Косталан, Владислав Олегович; Гужва, Віктор ОлексійовичДокумент Використання методів кластерного аналізу в задачі кластеризації країн за індикаторами сталого розвитку(Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, 2017) Гужва, Віктор Олексійович; Пенчак, В. О.Документ Аналіз методології DevSecOps в процесах розробки програмного забезпечення(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Гапон, Андрій Олександрович; Федорченко, Володимир Миколайович; Поляков, Андрій Олександрович; Воловщиков, Валерій Юрійович; Гужва, Віктор ОлексійовичПредметом дослідження в статті є методологія розробки і захисту програмного забезпечення в рамках DevSecOps. Дана методологія змінилаи підхід до забезпечення безпеки з реактивного на проактивний, а також підкреслює важливість забезпечення безпеки на всіх рівнях організації. DevSecOps означає забезпечення безпеки в розробці додатків від самих ранніх етапів до самого кінця, а також включає в себе автоматизацію деяких шлюзів безпеки, щоб запобігти уповільнення робочого процесу DevOps. Необхідно підтримувати короткі і часто повторювані цикли розробки програмного продукту, а також інтегрувати заходи безпеки. Вибір правильних інструментів для безперервної інтеграції безпеки може допомогти в досягненні цих цілей. Сучасні інструменти автоматизації допомогли організаціям впровадити більш гнучкі методи розробки, а також зіграли свою роль в розробці нових заходів безпеки. Для ефективного захисту DevOps потрібні не тільки нові інструменти, а й зміни в самій організації процесів DevOps, щоб швидше інтегрувати роботу груп фахівців з безпеки з іншими спеціалістами, що призведе до покращення якості продукту. Стаття присвячена детальному аналізу сучасних підходів і методологій систематизації розробки та захисту програмного забезпечення, серед яких SDLC, BSIMM і OpenSAMM. Мета роботи – класифікація підходів до побудови процесів DevSecOps, а також розгляд методологій систематизації існуючих засобів захисту програмного забезпечення, що забезпечують взаємодію команди розробників і фахівців із захисту інформації в рамках одного життєвого циклу розробки. У статті вирішуються наступні завдання : розгляд і аналіз підходів побудови процесів DevSecOps і розгляд методологій систематизації засобів захисту програмного забезпечення. Отримані наступні результати: проаналізовано необхідні складові для побудови DevSecOps процесів. Висновки: проведений аналіз дозволяє класифікувати процес розробки і захисту програмного забезпечення за допомогою методології DevSecOps.Документ Обґрунтування попереднього вибору архітектури системи обробки даних з використанням нечіткої логіки(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2019) Шевченко, Сергій Васильович; Гужва, Віктор Олексійович; Малиш, Валерія Дмитрівна; Морква, Iван ЮрійовичМетою роботи є формування підходу до попереднього обґрунтування вибору типу архітектури системи обробки даних і управління. Архітектура системи являє собою способи побудови та організації її функціонування в процесі виконання програм обробки даних і управління. Якість архітектури може бути розглянуто з позицій прийнятих критеріїв ефективності таких як, наприклад, продуктивність, обсяги ресурсів, вартість обробки та інші. Вихідними даними для прийняття рішень по вибору кращою архітектури є характеристики даних задач, алгоритми обробки, характеристики прийнятних типів архітектури обчислювальних пристроїв, умови і вимоги до організації обчислювальних процесів і процесів управління, процедури обробки, їх характеристики і параметри, особливості програмного середовища, інструментальних засобів розробки і модифікації програмних рішень. Наявність невизначеності, викликаної майбутніми аспектами функціонування системи обробки даних і умовами її використання, а також зовнішніми і внутрішніми факторами, що постійно змінюються, призводить до необхідності використання підходів формування архітектури системи обробки даних з позицій зменшення ризику прийняття необґрунтованих рішень. Тому виникають потреби в обробці даних у складі робочого навантаження, яке змінюється у часі, що проявляється як у сукупності задач обробки та їх вихідних даних, так і в необхідних процедурах обробки. Ці умови формують середовище обробки даних, для якого може бути поставлена у відповідність система обробки з адекватною архітектурою. Ступінь адекватності архітектури такої системи може бути оцінена з позицій обраних критеріїв і рівнів їх узгодження. Варіанти архітектури системи, що відповідають узгодженим рішенням, складають підмножину, яканадає обґрунтовані варіанти вибору рішень, що можуть прийматися з оцінками ефективності. З огляду на зростаючий інтерес замовників до побудови обчислювальних систем на основі хмарних технологій, обґрунтування та вибір архітектури системи обробки даних з використанням послуг хмарних обчислень набуває особливої актуальності. Підготовка подібних систем до застосування може займати кілька хвилин. Тому для поліпшення якості обґрунтування попереднього вибору архітектури системи обробки даних пропонується використовувати процедури апарату нечіткої логіки. Для ілюстрації підходу пропонується приклад чисельних розрахунків та аналіз отриманих результатів.Документ Інформаційна технологія оцінки ризиків програмних проектів(НТУ "ХПІ", 2018) Міщенко, Орина Олексіївна; Воловщиков, Валерій Юрійович; Шапо, Владлен Феліксович; Гужва, Віктор ОлексійовичІдентифікована проблема оцінки ризиків програмних проектів. Проведено огляд сучасних підходів до оцінки ризиків. Виконаний аналіз методів оцінки ризиків програмних проектів, розглянуто аналіз чутливості, метод сценаріїв, імітаційне моделювання, експертне оцінювання. Зроблені висновки про важливість оцінки ризиків для етапу проектування програмних систем класу «програмне забезпечення, як послуга» Запропоновано оцінку ризиків програмних проектів виконувати з використанням експертного оцінювання за допомогою реалізації відповідної інформаційної технології. Математично технологія оцінки ризиків реалізується за допомогою методу Дельфі та ранжирування. Поняття довірчого інтервалу використовується у вигляді критерію зупинки в обчислювальній процедурі методу Дельфі з метою отримання узгодженої експертної думки. Обчислювальна процедура передбачає, як коригування вихідних експертних даних за рахунок перегляду експертних думок, так і корекцію складу експертної групи. Узгодженість експертних думок математичної технології за методом ранжирування перевіряється з використанням коефіцієнта конкордації Кендалла, а його значимість оцінюється на основі критерію Пірсона. Представлений математичний апарат формалізує вирішення проблеми оцінки ризиків. Методи оцінки ризиків програмних проектів і їх математичні технології вимагають великої кількості обчислювальних операцій. Інформаційна підтримка збільшує швидкість і точність таких операцій, забезпечує накопичення вихідних даних і отриманих результатів. Інформаційна підтримка оцінки ризиків програмних проектів реалізована у вигляді програмної системи. До розробки системи були визначені функціональні та нефункціональні вимоги, модель бази даних і безпосередньо її структура. Використовувалися принципи об'єктно-орієнтованого аналізу, моделювання даних, сучасні патерни проектування, CASE-засоби. Запропоновано реалізувати програмну систему інформаційної технології відповідно до архітектури «клієнт сервер» виділеним application server, з розподіленими правами доступу, за допомогою IDE NetBeans засобами PHP під управлінням MySQL. Зроблено висновки про можливість використання програмної системи за допомогою виконаної валідації та верифікації з використанням експертизи та PHPUnit. Результати роботи можуть бути використані при розробці інформаційної технології управління ризиками програмних проектів.Документ Методичні вказівки до виконання дипломних робіт освітньо-кваліфікаційного рівня – бакалавр з напрямку підготовки 6.050101 "Комп'ютерні науки"(НТУ "ХПІ", 2017) Годлевський, Михайло Дмитрович; Гужва, Віктор Олексійович; Лисицький, Василь Лаврентійович; Бронін, Сергій ВадимовичМетодичні вказівки призначені для студентів спеціальності "Інформаційні управляючі системи і технології", а також для професорсько-викладацького складу, наукових робітників, інженерів, які є науковими керівниками дипломних робіт студентів.