https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/172 2026-06-12T08:14:29Z 2026-06-12T08:14:29Z Brynza N. O. https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40575 2026-06-09T09:26:24Z 2026-01-01T00:00:00Z

Назва: Multi-criterion assessment of the priority of environmental protection measures based on open online data Автори: Brynza N. O. Короткий огляд (реферат): The purpose of the study is to develop and test a methodology for multi-criteria assessment of environmental protection priorities using open online data under conditions of incomplete information and interval uncertainty. The study addresses a practical problem in environmental management: how to justify priority actions when several measures are relevant simultaneously, and the available data have different spatial resolutions, reliability, and completeness. The research uses systems analysis, multi-criteria assessment, an additive utility function, expert weighting of criteria, normalization of heterogeneous indicators, interval analysis, and scenario analysis. Open online sources were selected as the information basis: NASA FIRMS for active fires, JRC Global Surface Water for water dynamics, ESA WorldCover and Sentinel-2/Copernicus Data Space for land cover and vegetation indicators, OpenAQ for air quality, HDX for administrative boundaries, Global Forest Watch for tree cover loss, and EkoZagroza as an auxiliary source of environmental threat reports. A pilot computational experiment was conducted for a conditional urbanized area in the Kharkiv region. Six environmental alternatives were assessed: greening, cleaning water bodies, reclamation of disturbed lands, strengthening air monitoring, improving waste management, and fire-prevention measures. Six criteria were used: environmental effect, implementation cost, implementation time, social significance, risk of inaction, and availability of online data. The highest baseline utility scores were obtained for waste management improvement, Uc = 0.650, and fire-prevention measures, Uc = 0.642. The following priorities were water body cleaning, Uc = 0.530, greening, Uc = 0.523, strengthening of air monitoring, Uc = 0.497, and reclamation of disturbed lands, Uc = 0.359. Scenario analysis showed that the first two alternatives remain the highest-priority group under different weighting assumptions. The proposed methodology enables formalizing preliminary environmental decision-making even when online data are incomplete. Interval representation does not eliminate uncertainty but makes it explicit and useful for assessing the reliability of ranking results. The method can support the preliminary justification of local environmental protection programs and should be further tested using actual datasets for specific territorial communities.

2026-01-01T00:00:00Z Горелов Ю. Кобзев І. https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40129 2026-05-21T21:03:41Z 2026-01-01T00:00:00Z

Назва: Використання штучного інтелекту у виявленні та документуванні організованої злочинності Автори: Горелов Ю.; Кобзев І. Короткий огляд (реферат): У сучасному світі організована злочинність стає дедалі складнішою та технологічно розвиненою. Злочинні угруповання активно використовують інтернет, шифровані канали зв’язку, криптовалюти та інші цифрові інструменти для приховування своєї діяльності. У зв’язку з цим правоохоронним органам необхідні нові методи боротьби зі злочинністю. Одним із найперспективніших інструментів у цій сфері є штучний інтелект, який дозволяє ефективніше виявляти, аналізувати та документувати діяльність організованих злочинних груп. Технології штучного інтелекту дозволяють швидко аналізувати великі обсяги даних, навчатися на основі отриманої інформації та робити прогнози або приймати рішення. У сфері правоохоронної діяльності ці можливості відкривають нові перспективи для протидії організованої злочинності. Одним із головних напрямів використання штучного інтелекту є аналіз великих масивів даних. Штучний інтелект стає важливим елементом сучасної системи протидії організованій злочинності. Він допомагає швидше аналізувати інформацію, виявляти складні злочинні мережі та документувати незаконну діяльність. Водночас для ефективного використання таких технологій необхідно враховувати етичні, правові та технічні аспекти. У майбутньому розвиток штучного інтелекту, ймовірно, ще більше посилить можливості правоохоронних органів і сприятиме підвищенню рівня безпеки в суспільстві.

2026-01-01T00:00:00Z Peredrii O. Gorokhovatskyi O. https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40084 2026-05-18T20:19:11Z 2026-01-01T00:00:00Z

Назва: The explainability of shallow AI-generated text classification models via parts removing Автори: Peredrii O.; Gorokhovatskyi O. Короткий огляд (реферат): In this paper, we address the explainability problem for the ANNs' classification of AI-generated and human-written text chunks in Ukrainian texts in the IT domain. The objective is to investigate whether the perturbation-based modifications of text chunks that include the removal of sentences, words, and word combinations may be helpful in searching for explanations. We used five shallow ANN models (with an average accuracy of about 0.88) and tested them on a sample of the document containing human-written text and AI-generated fragments generated with GPT-5, Gemini 2.5 Flash, and Claude Sonnet 4.5. The experimental modeling showed that it is not easy to find a single sentence or word that can flip the classification result. We have proposed an explainability index that measures the total influence of all perturbed samples on the classification result, accounting for the fact that short perturbations are more valuable.

2026-01-01T00:00:00Z Тютюник В. В. Тютюник О. О. https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/39692 2026-04-22T17:58:19Z 2026-01-01T00:00:00Z

Назва: Сценарне огнітивне моделювання впливу загроз на інформаційну безпеку об’єктів критичної інфраструктури в умовах запровадження правового режиму воєнного стану Автори: Тютюник В. В.; Тютюник О. О. Короткий огляд (реферат): Мета роботи: озроблення та дослідження когнітивної моделі сценаріїв впливу загроз на ІБ ОКІ в умовах воєнного стану з метою підтримки прийняття управлінських рішень.

2026-01-01T00:00:00Z