Dissertations / Theses on the topic 'Експертна інформація'

Авторами доведено, що рішення багатьох задач в галузі економічних досліджень та їх практичних додатків складно формалізувати. До таких відноситься проблема моніторингу інноваційної діяльності, реалізація якої вимагає нестандартних підходів і безпосередньої участі висококваліфікованих фахівців (експертів), значних обсягів інформації, практичного досвіду і спеціальних знань.

Запропонована практична реалізація експертної моделі оцінювання важливості інформації з обмеженим доступом дає змогу одержати загальну експертну оцінку відносно виду інформації з обмеженим доступом у рамках ефективного впровадження системи захисту та охорони такої інформації.

З метою автоматизації процесу визначення можливих шляхів витоку інформації з залученням експертних знань запропоновано створити експертну систему, що піддаватиме користувача опитуванню щодо значимих у даній галузі ознак.

Проведено моделювання процесу оцінювання шкоди національній безпеці як складової експертизи матеріальних носіїв інформації для підтримки експертом з питань таємниць прийняття рішень щодо визначення, у разі можливого витоку наявних на них відомостей, що становлять державну таємницю, ступеня секретності та присвоєння грифу секретності для цих матеріальних носіїв інформації або у разі наявності секретної інформації – грифу обмеження доступу “Для службового користування”.

Захищеність інформації залежить від правильного і своєчасного застосування заходів по усуненню можливих уразливостей системи, а також продуманої організації зберігання і використання цієї інформації. Роботи в цьому напрямку повинні виконуватися під керівництвом експерта в області захисту інформації. Однак є не так багато спеціалістів в галузі захисту інформації, яких можна вважати експертами. Тому експертні системи, в яких зберігаються знання експертів в області захисту інформації, можуть стати відмінним помічником фахівцеві із захисту інформації в підвищенні рівня захищеності інформації.

У роботі вирішено актуальну науково-прикладну задачу автоматизації процесу проведення експертиз комплексних систем захисту інформації та виявлення невідповідностей при формуванні функціональних профілів захисту. У дисертаційній роботі проведено аналіз існуючих моделей, методів та засобів підтримки прийняття рішень. Було з’ясовано, що існуючи моделі, методи та засоби не задовольняють вимогам щодо СППР, які мали б змогу використовуватись при проведенні державних експертиз КСЗІ. Розроблено декомпозиційну модель представлення смислових констант та змінних, що дозволило формувати базові шаблони вихідних документів. модель параметрів, що дозволило у формальному вигляді сформувати необхідний набір величин для реалізації процесу ідентифікації функціонального профілю захисту в комп’ютерних системах. метод ідентифікації функціонального профілю захисту, що дозволило реалізувати процес генерування функціонального профілю захисту і перевірку його вимог щодо функцій захисту (послуг безпеки) та гарантій. Запропоновано структурну модель системи підтримки прийняття рішень, що дозволила автоматизувати процес складання вихідних документів за їх шаблонами. Розроблено алгоритмічне та програмне забезпечення, що дозволило автоматизувати процес проведення експертизи комплексної системи захисту інформації та виявлення невідповідностей при формуванні функціонального профілю захисту. Проведені експериментальні дослідження програмного застосунка, впровадження та успішне практичне використання зазначених розробок підтвердили достовірність теоретичних гіпотез і висновків дисертаційної роботи.
The dissertation is devoted to the decision of an actual scientific and applied problem of creation of models of decision support for examinations of systems of technical protection of the information which will provide reduction of time and errors at drawing up of documents of the state examination of complex information protection system. The paper analyzes the existing decision support systems. The models have been analized which has allowed automating the process of identification of the functional protection profile. The developed model of parameters for identification of functional protection profiles in computer systems which due to theoretical and multiple representation of certain sets of criteria of information security, their elements and corresponding levels will formally form the necessary set of values for realization of process of functional protection profiles identification in computer systems. The actual scientific and applied problem of automation of the process of examinations of complex information protection systems and detection of discrepancies in the formation of functional protection profiles is solved in the work. In the dissertation work the analysis of existing models, methods and means of decision support is carried out. It was found that the existing models, methods and tools do not meet the requirements for decision support systems that could be used in conducting state examinations of integrated information security systems. A decomposition model of representation of semantic constants and variables was developed which allowed to form basic templates of source documents. model of parameters which allowed to formally form the necessary set of values for the implementation of the process of identification of the functional profile of protection in computer systems. The method of identification of the functional protection profile, which allowed to implement the process of generating the functional protection profile and verification of its requirements for protection functions (security services) and guarantees. A structural model of the decision support system is proposed which allowed to automate the process of compiling source documents according to their templates. Algorithmic and software have been developed which allowed to automate the process of examination of the complex system of information protection and detection of inconsistencies in the formation of the functional profile of protection. The conducted experimental researches of software application, introduction and successful practical use of the specified developments have confirmed reliability of theoretical hypotheses and conclusions of dissertation work

До найактуальніших засобів інтелектуального аналізу текстів відносяться технології виділення фактографічної інформації про об’єкти з урахуванням анафоричних посилань на них, нечіткий пошук, тематичне і тональне рубриковання, кластерний аналіз сховищ і підбір документів, виділення ключових тем, побудова анотацій, побудова багатовимірних частотних розподілів документів і їх дослідження за допомогою OLAP-технологій.

Передумови створення системи експертного оцінювання шкоди національній безпеці України у разі витоку інформації з обмеженим доступом
Розроблено науково-методологічну основу, яка дозволяє створити систему оцінювання шкоди національній безпеці України у разі розголошення таких видів ІзОД як: державна таємниця, службова інформація та конфіденційна інформація (зокрема, персональних даних).

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – Комп'ютерні системи та компоненти (123 – Комп'ютерна інженерія). – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Міністерство освіти і науки України, Харків, 2019. Дисертацію присвячено підвищенню оперативності та достовірності ідентифікації стану комп'ютерних систем критичного застосування шляхом розробки та удосконалення методів та засобів розпізнавання аномалій та зловживань. Проведено аналіз науково-технічної проблеми ідентифікації стану КСКЗ для захисту даних. Виконано аналіз основних загроз і факторів, що впливають на стан захисту інформації в комп'ютерних системах критичного застосування. Розглянуто вимоги щодо оперативності та достовірності ідентифікації стану КСКЗ, безпеки даних в умовах зовнішніх впливів, функціональні критерії захисту інформації. Визначено, що система ідентифікації стану КСКЗ є одним з багаторівневих інструментів захисту інформації і включає два класи методів: методи ідентифікації аномалій і методи ідентифікації зловживань. Отримано, що основними недоліками методів ідентифікації аномалій і зловживань є нехтування факторами нечітких даних і низька адаптація до динамічних змін структур вихідних даних та зовнішніх впливів, що в свою чергу призводить до зниження достовірності і оперативності ідентифікації КСКЗ. Зроблено висновок про перспективність напрямку розробки та дослідження комплексних методів ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено схему ідентифікації стану КСКЗ, яка включає підсистему ідентифікації аномалій та зловживань. Основою функціонування підсистеми ідентифікації зловживань є комплексне використання інтелектуальних методів класифікації, що включає нейронну мережу АРТ-1, вдосконалені моделі нечіткого виведення та ймовірнісного автомату. В основі функціонування підсистеми ідентифікації аномалій лежить комплексне використання статистичних методів класифікації та систем прийняття рішень на основі дискримінантного, кластерного класифікаторів та класифікатора Байєса, які адаптовані до оцінки показників функціонування КСКЗ з ознаками нечіткості. Для двухальтернативної класифікації в роботі виконано модернізацію методу дискримінантного аналізу за умови нечітких вихідних даних, яка базується на отримані аналогів теоретико-ймовірнісних характеристик нечітких величин, а саме математичного сподівання, дисперсії та коефіцієнтів кореляції, які в подальшому використані для стандартної схеми розрахунку шляхом вирішення системи лінійних рівнянь і класифікації стану об'єкта. Для багатоальтернативного діагностування в роботі виконано модернізацію методу кластерного аналізу за умови, коли координати точок (результати вимірювання показників, які контролюються), а також центри групування кластерів задані нечітко своїми функціями приналежності. Запропоновано процедуру порівняння нечітких відстаней між об'єктами кластеризації і центрами групування, що базується на порівнянні нечіткої функції різниці відстаней з нулем. Розроблено правила трактування результату порівняння нечіткого числа з нулем. Знайдено критерій оцінки інформативності показників функціонування КСКЗ в умовах нечітких вихідних даних, значення якого належить кінцевому інтервалу, не залежить від типу функції приналежності показників і від правила входження функцій в формулу для розрахунку. Отримано міру інформативності для нечітких показників, які контролюються та задані гаусовою та експоненціальною функціями приналежності. Розроблено критерій інформативності нечітких параметрів, який базується на оцінці площі ділянок, які виникають при перетині функцій приналежності станів. Для ідентифікації стану КСКЗ з необмеженим числом контрольованих показників розроблено експертну систему з непродукційним механізмом логічного висновку, яка базується на модифікованому класифікаторі Байєса. Розроблено експрес-метод ідентифікації стану КСКЗ на основі комплексного використання статистичних методів класифікації, що включає BDS-тестування, оцінку показників Херста та контрольних карт Шухарта, CUSUM та EWMA. Синтезовано новий показник нормального функціонування КСКЗ, який базується на значенні джитера системи та розроблено шаблон нормальної поведінки КСКЗ на основі BDS-тестування та показника Херста. Побудовано шаблони нормального стану КСКЗ на основі контрольних карт Шухарта, CUSUM, EWMA. Розроблено метод класифікації стану КСКЗ на основі нейронної мережі АРТ-1, що включає комплексне використання блоків АРТ-1. Для імітації вторгнень в КСКЗ розроблено програмну модель, що дозволило проаналізувати прототипи шкідливого програмного забезпечення, виділити найбільш інформативні ознаки та використати їх в якості масок для отримання двійкових сигнатур шкідливого програмного забезпечення. На прикладі отриманих двійкових векторів виконано навчання системи та знайдено коефіцієнти подібності. Отримано, що використання розробленого методу дозволило підвищити оперативність ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено метод ідентифікації стану КСКЗ на основі системи нечіткого виведення, який відрізняється від відомих використанням процедури мінімізації кількості правил, що зв'язують вхідні і вихідні нечіткі змінні, що дозволило підвищити оперативність ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено метод ідентифікації стану КСКЗ на основі ймовірнісного автомата. Основними складовими методу є модель генерації структури автомата і процедура його модифікації. Відмінною особливістю методу є адаптація процедури генерації структури автомата до ситуацій виявлення однотипних сценаріїв шляхом перебудови структури автомата при виявленні збігів і перерахунку ймовірності переходів зі стану в стан. Удосконалений метод дозволяє прискорити процес виявлення аномальної поведінки КСКЗ, а також виявляти зловживання комп'ютерної системи, сигнатури сценаріїв яких лише частково збігаються з екземплярами, які були використані при генерації структури автомата. На основі ROC-аналізу виконано порівняльне дослідження та оцінка достовірності та оперативності розроблених методів та засобів ідентифікації аномалій та зловживань в КСКЗ. Розроблено практичні рекомендації щодо застосування методів та засобів ідентифікації аномалій та зловживань КСКЗ, вироблено відповідні рекомендації щодо управління рівнем чутливості та специфічності класифікатора з метою регулювання рівня хибно-позитивної та хибно-негативної ідентифікації.
The thesis for the academic degree of Doctor of technical sciences on the speciality 05.13.05 – computer systems and components (123 – Computer engineering). – National technical university "Kharkiv polytechnic institute", The Ministry of science and education of Ukraine, Kharkiv, 2019. The thesis is dedicated to the enhancement of efficiency and reliability of the identification of the computer systems of critical application state by means of development and improvement of methods and means of recognition of anomalies and abuses. The analysis of the scientific and technical problem of the indication of CSCA for data protection was carried out. The examination of main dangers and factors affecting the state of the information protection in the computer systems of critical application was done. The requirements of efficiency and reliability of the identification of the CSCA state, data safety under external influence, functional criteria of information protection were studied. It was shown that the system of indication of the CSCA state was one of the multilevel tools for information protection and consist of two classes of methods: the anomaly identification methods and the abuse identification methods. It was found that the main disadvantages of the anomaly and abuse identification methods were a neglect of fuzzy set factors and low adaptation to dynamic changes of the initial dataset structures and external effects that leads to the decrease of efficiency and reliability of the CSCA identification. The conclusion of perspective of the direction of development and investigation of complex methods of the identification of the CSCA state was drawn. A scheme of the identification of the CSCA state that includes the subsystem of the anomaly and abuse identification was proposed. The basis of performance of the abuse identification subsystem is complex use of intelligent classification methods that includes the neural network ART-1, the improved models of fuzzy output and the probabilistic automaton. Complex use of the statistical methods of classification and the decision support systems based on discriminant, cluster, Bayes classifiers adapted for the evaluation of performance parameters of the CSCA with fuzzy signs serves as a basis for performance of the anomaly identification subsystem. Enhancement of the discriminant analysis method under the condition of fuzzy input data was performed for the two-alternative classification. It was based on the analogies of theoretic and probabilistic characteristics of fuzzy numbers, particularly, the expected value, the dispersion of correlation coefficients, used for the standard calculation scheme by means of the solution of the linear equation system and the classification of the object state. In the present work the enhancement of the cluster analysis under condition of fuzzy specification of the point coordinates (the results of measurements of controlled parameters) and the centers of cluster groups, defined by membership functions, was done for the multi-alternative diagnostic. The procedure of the comparison of fuzzy distances between the objects of clustering and the group centers, based on the comparison of fuzzy function of distance difference with zero was proposed. The rules for the result treatment of the comparison of fuzzy number with zero were developed. A criterium of self-descriptiveness estimation of the performance parameters of CSCA under fuzzy input data, the value of which belongs to the final range, does not depend on the parameter membership function type and on the rules of inclusion of the function into evaluation expression, was found. The self-descriptiveness rate of the controlled fuzzy parameters, described by gaussian and exponential function of membership, was obtained. The criterium of self-descriptiveness of fuzzy parameters based on the surface evaluation of the area of intersection of the state membership functions was developed. An expert system with non-productional mechanism of logic inference based on modified Bayes classifier was created for identification of the CSCA state with infinite numbers of controlled parameters. An express method of identification of the CSCA state relied on complex use of statistic methods of classification including BDS test, the evaluation of Hurst exponent and Shewhart charts, CUSUM and EWMA, as components of the subsystem on anomaly recognition, was worked out. A new parameter of normal performance of CSCA based on the jitter value of the system was synthesized and a template of normal behavior of CSC A arising from BDS test and Hurst exponent values was proposed. The templates of the normal system state of CSCA relying on Shewhart charts, CUSUM and EWMA were built. A classification method of CSCA state based on the neuron network ART-1 that included complex use of ART-1 blocks was developed. A program model developed to imitate intrusions into CSCA allowed to analyze the prototypes of malware, to distinguish the most informative descriptors and to use them as masks to obtain binary signatures of malware. The obtained binary vectors were used as examples in system training and in similarity measure search. The use of the proposed method improved the efficiency of identification of the CSCA state. A method of identification of the CSCA state relying on the system of fuzzy output, which differs from the well-known by the use of minimization procedure of number of rules linking input and output fuzzy variables, was suggested. It allowed to improve efficiency of the identification of CSCA state. An identification method of computer system of critical application state was proposed on the basis of the probabilistic automaton. The method consists of the model of generation of an automaton structure and the procedure of its modification. The main feature of the method is an adaptation of the generation procedure of the automaton structure to the situation of recognition of identical scripts by means of the automaton structure rebuilding upon coincidence detection and recalculation of the probability of transfer between states. The improved method allows to accelerate the process of revelation of anomaly behavior of the CSCA as well as to detect the abuse of computer system, signature scenarios of which only partially match the examples used for the generation of the automaton structure. On the basis of ROC-analysis a comparative study and an estimation of reliability and efficiency of developed methods and means of anomaly and abuse identification in CSCA was performed. Practical recommendations on the use of the methods and means of the anomaly and abuse identification of the CSCA were proposed and corresponding recommendations on operation of sensitivity level and classifier specification to regulate the level of false-positive and false-negative identification were suggested.

Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.05 – комп'ютерні системи та компоненти. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2019. Дисертацію присвячено підвищенню оперативності та достовірності ідентифікації стану комп'ютерних систем критичного застосування шляхом розробки та удосконалення методів та засобів розпізнавання аномалій та зловживань. Проведено аналіз науково-технічної проблеми ідентифікації стану КСКЗ для захисту даних. Виконано порівняльні дослідження існуючих методів та відомих комп'ютеризованих систем ідентифікації стану, виявлено ряд обмежень їх використання. Зроблено висновок про перспективність напрямку розробки та дослідження комплексних методів ідентифікації стану КСКЗ. Розроблено схему ідентифікації стану КСКЗ, яка включає підсистему ідентифікації аномалій та зловживань. Синтезовано критерії оцінки інформативності показників функціонування КСКЗ. Виконано модернізацію методу дискримінантного і кластерного аналізу за умови нечітких вихідних даних. Розроблено експертну систему з непродукційним механізмом логічного виведення, що дозволило виконати ідентифікацію стану КСКЗ з необмеженим числом контрольованих показників. Розроблено експрес-метод ідентифікації стану КСКЗ на основі комплексного використання статистичних методів класифікації, що включає BDS-тестування, оцінку показників Херста та контрольних карт Шухарта, CUSUM та EWMA, що дозволило збільшити достовірність ідентифікації вторгнень в КСКЗ. Синтезовано новий показник нормального функціонування КСКЗ, на основі BDS-статистики, який відрізняється від відомих використанням синтезованого показника джиттера параметрів системи. Удосконалено метод ідентифікації стану КСКЗ на основі комплексного використання інтелектуальних методів ідентифікації, що включає нейронну мережу АРТ-1, систему нечіткого виведення Мамдані та ймовірнісний автомат, що підвищило оперативність ідентифікації вторгнень в КСКЗ. Виконано порівняльне дослідження та оцінку достовірності та оперативності розроблених методів та засобів ідентифікації аномалій та зловживань в КСКЗ, надано практичні рекомендації.
The thesis for the academic degree of Doctor of technical sciences on the speciality 05.13.05 – computer systems and components. – National technical university "Kharkiv polytechnic institute", Kharkiv, 2019. The thesis is dedicated to the enhancement of efficiency and reliability of the identification of the computer systems of critical application state by means of development and improvement of methods and means of recognition of anomalies and abuses. The analysis of the scientific and technical problem of the indication of CSCA for data protection was carried out. It was shown that the system of indication of the CSCA state consist of two classes of methods: the anomaly identification methods and the abuse identification methods. It was found that the main disadvantages of the anomaly and abuse identification methods were a neglect of fuzzy set factors and low adaptation to dynamic changes of the initial dataset structures and external effects that leads to the decrease of efficiency and reliability of the CSCA identification. The conclusion of perspective of the direction of development and investigation of complex methods of the identification of the CSCA state was drawn. A scheme of the identification of the CSCA state that includes the subsystem of the anomaly and abuse identification was proposed. The basis of performance of the abuse identification subsystem is complex use of intelligent classification methods that includes the neural network ART-1, the improved models of fuzzy output and the probabilistic automaton. Complex use of the statistical methods of classification and the decision support systems based on discriminant, cluster and Bayes classifiers. Enhancement of the discriminant analysis method under the condition of fuzzy input data was performed for the two-alternative classification. It was based on the analogies of theoretic and probabilistic characteristics of fuzzy numbers, particularly, the expected value, the dispersion of correlation coefficients, used for the standard calculation scheme by means of the solution of the linear equation system and the classification of the object state. In the present work the enhancement of the cluster analysis under condition of fuzzy specification of the point coordinates (the results of measurements of controlled parameters) and the centers of cluster groups, defined by membership functions, was done for the multi-alternative diagnostic. The procedure of the comparison of fuzzy distances between the objects of clustering and the group centers, based on the comparison of fuzzy function of distance difference with zero was proposed. The rules for the result treatment of the comparison of fuzzy number with zero were developed. A criterium of self-descriptiveness estimation of the performance parameters of CSCA under fuzzy input data, the value of which belongs to the final range, does not depend on the parameter membership function type and on the rules of inclusion of the function into evaluation expression, was found. The self-descriptiveness rate of the controlled fuzzy parameters, described by gaussian, exponential functions of membership and the criterium based on the surface evaluation of the area of intersection of the state membership functions was developed. An expert system with non-productional mechanism of logic inference based on modified Bayes classifier was created for identification of the CSCA state with infinite numbers of controlled parameters. An express method of identification of the CSCA state relied on complex use of statistic methods of classification including BDS test, the evaluation of Hurst exponent and Shewhart charts, CUSUM and EWMA, as components of the subsystem on anomaly recognition, was worked out. A new parameter of normal performance of CSCA based on the jitter value of the system was synthesized and a template of normal behavior of CSCA arising from BDS test and Hurst exponent values was proposed. The templates of the normal system state of CSCA relying on Shewhart charts, CUSUM and EWMA were built. A classification method of CSCA state based on the neuron network ART-1 that included complex use of ART-1 blocks was developed. The use of the proposed method improved the efficiency of identification of the CSCA state. A method of identification of the CSCA state relying on the system of fuzzy output, which differs from the well-known by the use of minimization procedure of number of rules linking input and output fuzzy variables, was suggested. It allowed to improve efficiency of the identification of CSCA state. An identification method of computer system of critical application state was proposed on the basis of the probabilistic automaton. The main feature of the method is an adaptation of the generation procedure of the automaton structure to the situation of recognition of identical scripts by means of the automaton structure rebuilding upon coincidence detection and recalculation of the probability of transfer between states. The improved method allows to accelerate the process of revelation of anomaly behavior of the CSCA as well as to detect the abuse of computer system, signature scenarios of which only partially match the examples used for the generation of the automaton structure. On the basis of ROC-analysis a comparative study and an estimation of reliability and efficiency of developed methods and means of anomaly and abuse identification in CSCA was performed. Practical recommendations on the use of the methods and means of the anomaly and abuse identification of the CSCA were proposed.

Дисертація на здобуття вченого ступеня кандидату технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", м. Харків, 2016. У дисертації розглядається науково-практична задача ідентифікації фінансового стану підприємства в умовах нечітких даних про значення контрольованих фінансових показників. На основі аналізу традиційних методів рішення цієї задачі виявлено основний недолік традиційних методів ідентифікації: недостатній облік невизначеності вихідних даних. У зв'язку з цим удосконалені методи багатовимірного дискримінантного, кластерного та регресійного аналізу для випадку, коли вхідні дані – нечіткі числа. Для малої вибірки вихідних даних запропоновано процедуру побудови діагностичної експертної системи обробки інформації, яка об'єднує регресійний підхід та механізм логічного виведення. Для розрахунку регресійних коефіцієнтів використано метод попарних порівнянь. Запропоновано методи прогнозування корельованого часового ряду по малій вибірці вихідних даних, а також метод прогнозування ряду, заданого його вейвлет-моделлю.На основі розроблених методів побудована інформаційна технологія діагностування фінансового стану підприємства. Запропонована технологія, інтегрована в програмний комплекс оцінки кредитоспроможності позичальників банку, показала більш раннє виявлення погіршення фінансового стану позичальників у порівнянні з технологією, що раніше використовувалась у роботі. Отримані результати дозволили прийняти своєчасні управлінські рішення і запобігти збільшенню проблемної заборгованості в кредитному портфелі банку.
Thesis for scientific degree of candidate of technical sciences, specialty 05.13.06 – information technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkov, 2016. The most important scientific and practical problem of identification of the financial condition of the company in terms of fuzzy data values controlled by financial indicators is considered in the thesis. Based on the analysis of traditional methods of solving this problem are identified the lack of them: insufficient consideration of the uncertainty of input data. In this regard, improved methods of multivariate discriminant analysis, cluster analysis and regression analysis for the case when the initial data – fuzzy numbers. For small sample output data suggested the procedure for building diagnostic information processing expert system that combines regression approach and Bayesian inference mechanism. The calculation of the regression coefficients method used pairwise comparisons. The method of predicting the time series correlated to the small sample of the original data, as well as a method of forecasting the series, given its wavelet model. On the basis of the developed methods based information technology diagnosis financial condition of the company. The proposed technology is integrated into the software package for the credit assessment of the bank borrowers showed more early detection of deterioration in the financial condition of borrowers compared to the old technology. The results obtained allowed to take timely management decisions and prevent increase of bad debts in the loan portfolio of the bank.

У роботі висвітлена можливість врахування інтересів держави у сфері охорони державної таємниці під час проведення експертизи матеріальних носіїв інформації на наявність чи відсутність у них відомостей, що становлять державну таємницю.

Внаслідок проведення аналізу різних областей штучного інтелекту, переваг та недоліків їх застосування й використання на практиці, в основу програмної реалізації методу автоматизованого формування логіко-лінгвістичних моделей текстової інформації покладено принцип роботи експертної системи. Система автоматизованого формування логіко-лінгвістичних моделей текстової інформації (САФЛЛМ) здійснює перетворення тексту, представленого у вигляді конкретного речення, в логіко-лінгвістичну модель, тобто логічну формулу, яка являється математичним записом змісту тексту і в подальшому може використовуватися як база знань для іншої інтелектуальної системи.

Васильєва I. В. Експертний підхід до розв’язання задач прийняття рішень : кваліфікаційна робота магістра спеціальності 121 "Інженерія програмного забезпечення" / наук. керівник Н. О. Кондрат’єва. Запоріжжя : ЗНУ, 2020. 86 с.
UA : Робота викладена на 86 сторінках друкованого тексту, містить 5 рисунків, 4 таблиці, 28 джерел, 1 додаток. Об’єкт дослідження: методи оцінювання та обробки експертної інформації. Мета роботи: проаналізувати експертний підхід до розв’язання задач прийняття рішень. Автоматизувати процес прийняття рішень на основі застосування експертних методів. Метод дослідження – аналітичний. У кваліфікаційній роботі розглядаються задачі прийняття рішень та їх класифікація, проблеми експертного оцінювання та методи обробки експертної інформації. Наведено історію розвитку теорії прийняття рішень та надано загальну характеристику проблеми прийняття рішень на основі застосування експертних методів. Описані метод ранжування, голосування та метод аналізу ієрархії. Розроблено програмний продукт, який дозволяє автоматизувати процес прийняття рішень на основі застосування методів парних порівнянь та безпосереднього ранжування.
EN : The work is presented on 86 pages of printed text, 5 figures, 4 tables, 28 sources, 1 supplements. The object of research in methods of evaluation and processing of expert information. Purpose: to consider and analyze the expert approach to decision-making. The research method is analytical. The qualification work considers the tasks of decision-making and their classification, problems of expert evaluation and methods of processing expert information. The history of development and the general characteristic of a problem are studied. The method of voting and the method of hierarchy analysis are described.