https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/172 2026-05-23T07:11:47Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40129 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 https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40084 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 https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/39692 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 https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/39645 Назва: How to Integrate Internet Marketing into a Cloud Storage System: Developing a Microservice for Customer Acquisition Автори: Vilkhivska O. V.; Brynza N. O.; Bulakh M. I. Короткий огляд (реферат): The article addresses the pressing issue of enhancing the efficiency of promoting cloud data storage services amid intense competition in the SaaS and IaaS markets. The article analyzes current trends in cloud technology development and the critical role of internet marketing as a key tool for customer acquisition and retention in IT companies. Based on a theoretical review, market dynamics analysis, and business process modeling, the study substantiates the need to integrate digital marketing tools directly into the information system of a cloud storage provider. The “Best-of-Breed” strategy is proposed and substantiated. This approach involves targeted integration of best-in-class specialized services, such as SendPulse for email campaign automation, Google Ads for contextual advertising, and Ahrefs for SEO monitoring, rather than expensive, risky all-in-one platforms like HubSpot or Salesforce Marketing Cloud. The architecture was designed, and a microservice called “Integration Module” (acting as an API Gateway) was implemented. This ensures unified, asynchronous, and secure data exchange between the company’s core information system and external marketing platforms. The microservice is built in Python using the modern asynchronous FastAPI framework, Pydantic for input data validation, SQLAlchemy with PostgreSQL for storing on-boarding events and logs, and pytest for comprehensive unit and integration testing. Emphasis is placed on automating on-boarding and customer retention: trigger-based email sequences are launched automatically upon account status changes (e.g., the start of a trial period, transition to a paid plan, approaching the end of promotional offers), significantly improving conversion rates and customer lifetime value (LTV). The full software development lifecycle is presented: requirements analysis, business process modeling using BPMN 2.0 notation, architecture design with UML component diagrams, implementation of key endpoints, testing (including negative scenarios and validation checks), containerization with Docker, and successful production deployment. The results demonstrate that this solution optimizes marketing costs, accelerates response to user behavior, enables personalized communication, and makes the information system more flexible and scalable. The developed microservice serves as a universal tool adaptable to IT companies of any size, offering subscription-based digital services. This also provides a solid foundation for future functional expansion (integration with chatbots, behavioral analytics, referral systems, etc.). The work holds both theoretical significance and high practical value for advancing digital marketing within cloud infrastructure. 2026-01-01T00:00:00Z