Бебешко Б. Т. Багатоконтурна інформаційна система управління цифровими активами з інтелектуальною підтримкою

English version

Дисертація на здобуття ступеня доктора філософії

Державний реєстраційний номер

0823U101092

Облікова картка дисертації

0823U101092.pdf

Здобувач

Спеціальність

  • 122 - Комп’ютерні науки

Спеціалізована вчена рада

ДФ 26.055.046

Державний торговельно-економічний університет

Анотація

Дисертація є комплексним дослідженням з проблематики управління цифровими активами шляхом удосконалення кібернетичних систем в завданнях прогнозної оцінки успішності процедури інвестування з боку інвесторів; оцінки ризиків та складання прогнозу курсів цифрових активів на основі інтелектуального підходу шляхом синергетичного поєднання теорії ігор, нечіткої логіки, а також нейронних мереж, що дозволяє аналізувати тренди на торгових майданчиках цифрових активів та є корисним для запобігання ситуацій курсової нестабільності на ринку інвестицій у цифрові активи в умовах нечіткої інформації. Інформаційною базою дослідження стали нормативна документація, наукові праці провідних науковців і практиків, як вітчизняних, так і зарубіжних, а також емпіричні результати власних досліджень. Практичне значення контекстної моделі багатоконтурної інформаційної системи управління цифровими активами з інтелектальною підтримкою полягає у визначенні структорованих поцесів забезпечення функціонування, стійкості та цілісності системи. Знайдене рішення може бути використано при реалізації програмного забезпечення для аналізу трендів на торгових платформах цифрових активів. Результати дослідження можуть бути корисними для запобігання ситуацій нестабільності обмінного курсу та прогнозування ситуації на торгових майданчиках, які торгують цифровими активами. Розроблена стратегія управління багатоконтурною інформаційною системою управління цифровими активами з інтелектальною підтримкою може бути застосована для аналізу інформації про різні аспекти торгівлі цифровими активами та для подальшого прогнозування коливання їх курсів та формування рекомендацій з управління цифровими активами. Запропонований комбінований метод оцінки ризиків втрати фінансових ресурсів гравцями та прогнозування курсів цифрових активів на основі застосування теорії ігор, нечіткої логіки та апарату нейронних мереж, на 7-12% поліпшує якість прогнозної оцінки успішності процедури інвестування в цифрові активи, що дозволяє оптимізувати процеси прийняття рішень щодо оцінки ринку цифрових активів.

Читати повністю

Публікації

1. Bebeshko B., Artificial intelligence face recognition for authentication./ Kryvoruchko, O., Bebeshko, B., Khorolska, K., Desiatko, A., Kotenko, N. (2020). Technical Sciences and Technologies, 2 (20), 139-148. https://stu.cn.ua/wp-content/uploads/2021/04/technical-sciences-and-technologies2.pdf

2. Bebeshko, B. (2022). Аналіз методів та моделей прогнозування ринку цифрових криптовалют. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2(18), 163-174. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2022.18.163174

3. Bebeshko, B. (2023). Навчання штучної нейронної мережі на основі даних оцінювання результативності та ризиків інвестування в цифрові активи. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 3(19), 135–145. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.19.135145

4. Бебешко Б.Т. Штучна нейронна мережа управління процедурою купівлі-продажу цифрових активів у нечіткій постановці. Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. 2023. Вип. № 2 (139). С. 70–79. https://doi.org/10.32782/1995-0519.2023.2.24

5. Khorolska K., Lazorenko V., Bebeshko B., Desiatko A., Kharchenko O., Yaremych V. (2022) Usage of Clustering in Decision Support System. In: Raj J.S., Palanisamy R., Perikos I., Shi Y. (eds) Intelligent Sustainable Systems. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 213. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-2422-3_49

6. B. Bebeshko, K. Khorolska and A. Desiatko, "Analysis and Modeling of Price Changes on the Exchange Market Based on Structural Market Data," 2021 IEEE 8th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T), 2021, pp. 151-156, doi: 10.1109/PICST54195.2021.9772208

7. Bebeshko B., Malyukov V., Lakhno M., Skladannyi P., Sokolov V., Shevchenko S., Zhumadilova M (2022) Application of game theory, fuzzy logic and neural networks for assessing risks and forecasting rates of digital currency Journal of Theoretical and Applied Information Technology 31st December 2022. Vol.100. No 24 http://www.jatit.org/volumes/Vol100No24/15Vol100No24.pdf

8. Lakhno, V., Akhmetov, B., Smirnov, O., Chubaievskyi, V., Khorolska, K., Bebeshko, B. (2023). Selection of a Rational Composition of İnformation Protection Means Using a Genetic Algorithm. In: Rajakumar, G., Du, KL., Vuppalapati, C., Beligiannis, G.N. (eds) Intelligent Communication Technologies and Virtual Mobile Networks. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 131. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-19-1844-5_2

9. Bebeshko B. Cyberattacks prediction with incomplete data/ Bebeshko B., Khorolska K. // Безпека соціально-економічних процесів в кіберпросторі: зб. матеріалів Всеукр. наук.-практ. конф. (Київ, 27 бер. 2019 р.). – Київ : Київ. нац. торг.-екон. ун-т, 2019. – с.123-125

10. Bebeshko B. Use of AI in data protection/ Kryvoruchko O., Bebeshko B., Khorolska K. // Безпека ресурсів інформаційних систем: збірник тез I Міжнародної науково-практичної конференції (м. Чернігів 16-17 квітня 2020 р.). – Чернігів : НУЧП, 2020. – с.15-18

11. Бебешко Б.Т., Лазоренко В.В., Хорольська К.В. Безпека інтелектуальної системи управління цифровими активами за допомогою методу k-means при дослідженні видобутку даних // Кібергігієна. Кібербезпека. Безпека держави: матеріали наукових семінарів (Київ, 27 листопада 2020 р.)/відп. ред. АМ Десятко.–Київ: Київ. нац. торг.-екон. ун-т, 2020.– с.34-36 https://knute.edu.ua/file/MjExMzA=/d8e24930571c0d91476be247343bb902.pdf

12. Лазоренко В.В., Бебешко Б.Т., Хорольська К.В. Аналіз методів прогнозування кібератак // Комплексне забезпечення якості технологічних процесів та систем (КЗЯТПС – 2021) : матеріали тез доповідей XІ Міжнародної науково-практичної конференції (м. Чернігів, 26–27 травня 2021 р.) : у 2 т. / Національний університет «Чернігівська політехніка» [та ін.] ; відп. за вип.: Єрошенко Андрій Михайлович [та ін.]. – Чернігів : НУ «Чернігівська політехніка», 2021. – Т. 2. – 236 с. ISBN 978-617-7932-16-0

13. Bebeshko B. Enhancing stock market predictive accuracy through the application of convolutional neural networks. Proceedings of the VI International Scientific and Practical Conference. Osaka, Japan. 2023. Pp.438-441 DOI: 10.46299/ISG.2023.1.6

14. Бебешко Б.Т., Хорольська К.В. Аналіз кіберстійкості фінансових ринків // Проблеми кібербзпеки інформаційно-телекомунікаційних систем: Збірник матеріалів доповідей та тез; м.Київ, 15-16 квітня 2021 року р.; Київський національний університет імені Тараса Шевченка / Редкол.: О.К. закусило. (голова) та ін.-К.:ВПЦ «Київський університет», 2021.-с.135-136

15. Бебешко Б.Т. UX-дизайн інформаційної системи підприємства торгівлі. / Котенко Н.О., Жирова Т.О., Десятко А.М., Хорольська К.В., Бебешко Б.Т., Тогжанова К.О. // Вісник Кременчуцького національного університету імені Михайла Остроградського. 2020. Вип. № 3 (122). С. 107–112. DOI: 10.30929/1995-0519.2020.3.67-7

16. Tetiana Zhyrova, Nataliia Kotenko, Volodymyr Tokar, Karyna Khorolska, Bohdan Bebeshko, (2021) Testing the Accessibility of Web-applications The International Scientific Journal «Computer Systems and Information Technologies» 2021, #3 DOI: https://doi.org/10.31891/CSIT-2021-5-12

17. Lakhno V., Akhmetov B., Ydyryshbayeva M., Bebeshko B., Desiatko A., Khorolska K. (2021) Models for Forming Knowledge Databases for Decision Support Systems for Recognizing Cyberattacks. In: Vasant P., Zelinka I., Weber GW. (eds) Intelligent Computing and Optimization. ICO 2020. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1324. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-68154-8_42

18. Zhyrova, T., Kotenko, N., Bebeshko, B., Khorolska, K., Shevchenko, S.(2022) Benchmarking between the DQL Index and the Web Application Accessibility Index using Automatic Test Tools CEUR Workshop Proceedings, 2022, 3288, pp. 110–116 https://ceur-ws.org/Vol-3288/short8.pdf

19. Bebeshko, B., Khorolska, K., Kotenko, N., Kharchenko, O., & Zhyrova, T. (2021). Use of neural networks for predicting cyberattacks. Paper presented at the CEUR Workshop Proceedings, 2923 213-223. http://ceur-ws.org/Vol-2923/paper23.pdf

Читати повністю

Файли

autoreferat-АНОТАЦІЯ_Бебешко.pdf

editrequest-Рішення_Бебешко.pdf

дисер_Бебешко.pdf

Схожі дисертації

0824U001153

Ткачик Олександр Андрійович

Методи та засоби кластеризації різнотипових даних

0824U001143

Чен Цзє ..

Моделі та методи оцінювання конкурентоспроможності освітньої діяльності університетів в умовах цифрової трансформації.

0824U001146

Худоба Богдан Петрович

Методи та засоби аналізу параметрів оператора з використанням комп’ютерних тренажерів

0824U001134

Чжоу Хуань ..

Моделі та методи компетентнісно-орієнтованого управління людськими ресурсами освітніх проєктів.

0824U001104

Лі Мін ..

Моделі, методи та інформаційні технології вибору методології управління міжнародними освітніми проектами