https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/144 Mon, 01 Jun 2026 17:16:00 GMT 2026-06-01T17:16:00Z 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. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40129 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. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40084 2026-01-01T00:00:00Z https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40028 Назва: Інформаційно-технологічні засади запобігання надзвичайним ситуаціям за результатами моніторингу акустичного простору міста в контексті розвитку концепції «Smart City» Автори: Тютюник В. В.; Лєвтєров О. А.; Тютюник О. О.; Усачов Д. В. Короткий огляд (реферат): Мета роботи: Монографія об’єднала сучасні теоретичні та експериментальні дослідження в галузі інформаційних технологій для сфери цивільного захисту щодо підвищення ефективності концепції «Smart City» із підтримки прийняття рішень, спрямованих на запобігання виникненню надзвичайних ситуацій місцевого рівня, шляхом впровадження системи акустичного моніторингу для виявлення та ідентифікації на території міст джерел небезпек. В монографії проведено аналіз сучасного стану вирішення проблеми запобігання та моніторингу надзвичайних ситуацій на території міста. Розроблено структурно-функціональну модель системи безпеки міста як складової системи «Smart City». Досліджено можливості спектрального аналізу акустичного простору щодо виявлення та ідентифікації джерел надзвичайних ситуацій на території міста. За результатами досліджень удосконалено концепцію «Smart City» щодо запобігання виникненню надзвичайних ситуацій місцевого рівня на основі спектрального аналізу акустичного простору. Наукове видання призначене для фахівців з національної й цивільної безпеки та інформаційних технологій, які працюють за напрямами розвитку концепції «Smart City», безпеки критичної інфраструктури, ідентифікації джерел небезпек, прогнозування та оцінки рівня небезпек і розробки антикризових рішень, спрямованих на недопущення виникнення небезпечних подій, для науковців, науково-педагогічних працівників та здобувачів вищої освіти в галузі знань F «Інформаційні технології» та K «Безпека та оборона» Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/40028 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. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT https://repository.hneu.edu.ua/handle/123456789/39692 2026-01-01T00:00:00Z