Кваліфікаційні роботи здобувачів вищої освіти кафедри інженерії програмного забезпечення

Permanent URI for this collectionhttp://er.nau.edu.ua/handle/NAU/42851

Browse

Now showing 1 - 20 of 127

Методика та веб-застосунок для планування маршрутів громадського транспорту з використанням штучного інтелекту
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Гижа Владислав
Об’єкт дослідження – можливості штучного інтелекту та їхній вплив на користувацький досвід і користувацький інтерфейс. Мета кваліфікаційної роботи – розроблення методики та програмного веб-застосунку для планування маршрутів громадським транспортом із використанням штучного інтелекту з метою покращення користувацького досвіду та персоналізації на основі сучасних AI-технологій. Методи дослідження – порівняння існуючих рішень для планування маршрутів, аналіз літературних джерел, чинних архітектурних підходів та технічної документації, прототипування та розроблення програмного забезпечення. Результати роботи можуть бути використані під час створення подібних програмних засобів, що застосовують технології штучного інтелекту для покращення користувацького досвіду, інтерфейсу та персоналізації. Дослідження та розроблення проводилися в операційній системі Windows 11. Розроблення програмного забезпечення виконано у середовищах Visual Studio та Visual Studio Code з використанням мов програмування C# та TypeScript.
Методика та програмний засіб для автоматизованого створення навчальних матеріалів із використанням великих мовних моделей
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Гогайзель Станіслав
Об’єкт дослідження – процеси автоматизованого створення, перевірки та адаптації навчальних матеріалів у цифровому освітньому середовищі. Мета кваліфікаційної роботи – розробка методики та програмного засобу для автоматизованого створення навчальних матеріалів на основі великих мовних моделей, що забезпечує підвищення якості, достовірності та ефективності підготовки освітнього контенту шляхом автоматизованої генерації, валідації, структуризації та форматування навчальних матеріалів. Методи дослідження – системний аналіз, моделювання процесів створення навчального контенту, методи машинного навчання та обробки природної мови, методи інформаційного та математичного аналізу, статистичні методи оцінювання якості контенту, порівняльний аналіз, розробка програмного забезпечення. Результати роботи можуть бути використані у закладах вищої освіти, системах дистанційного та змішаного навчання, корпоративному навчанні, а також при розробці інтелектуальних освітніх платформ і систем управління навчальним контентом (LMS). Запропонована методика може застосовуватись для автоматизованого створення лекцій, практичних занять, навчальних модулів і методичних матеріалів з урахуванням рівня підготовки здобувачів освіти. Розробка та дослідження проводилися під управлінням операційної системи Windows. Програмна реалізація виконана з використанням мови програмування Python, сучасних фреймворків та бібліотек для роботи з великими мовними моделями, а також інструментів веб-розробки та інтеграції з освітніми системами.
Методика та програмний засіб контекстно-орієнтованої агрегації логів у розподілених системах для оптимізації витрат на їх зберігання
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Гіршев Вячеслав
Об’єкт дослідження – оптимізація витрат на зберігання файлів логів у розподілених системах. Мета кваліфікаційної роботи – розробка методики та програмного засобу агрегації логів у розподілених системах для оптимізації витрат на їх зберігання. Методи дослідження – системний аналіз, математичний аналіз, статистична обробка даних, порівняльний аналіз, прототипування та розробка програмного забезпечення. Результати роботи можуть бути використані при розробці програмних застосунків призначених для управління логами у розподілених системах в усіх областях бізнесу, де є потреба використання та моніторингу розподілених систем будь яких видів. Розробка та дослідження проводилися під управлінням ОС Windows 11. Розробка програмного застосунку проводилася у середовищі Visual Studio Code з використанням середовища Node.js, мовою програмування JavaScript.
Методика та чат-бот для пошуку інформації у внутрішніх репозиторіях та документації компанії із використанням RAG (Retrieval-Augmented Generation) архітектури
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Кирей Станіслав
Об'єкт дослідження – процес інформаційного пошуку у гетерогенних корпоративних базах знань та репозиторіях документів. Мета кваліфікаційної роботи – є підвищення ефективності доступу до інформації у внутрішніх корпоративних репозиторіях та документації шляхом розробки методики застосування RAG-архітектури та програмного засобу (чат-бота) для її реалізації. Методи дослідження – системного аналізу та теорії інформаційного пошуку, порівняльного аналізу, обробки природної мови (NLP) та математичного моделювання, об'єктно-орієнтованого програмування та проєктування інформаційних систем, експериментального дослідження та статистичної обробки даних. Результати роботи полягають у створенні готового до впровадження програмного комплексу у вигляді чат-бота, що вирішує прикладну задачу швидкого та точного пошуку інформації у внутрішній документації компанії з використанням RAG (Retrieved Argument Generation) архітектури. Розробка та дослідження проводилися під управлінням ОС Windows 11. Розробка програми проводилася у середовищі Visual Studio Code 1.107.0., на мові програмування Python.
Методика та застосунок розробки програмного забезпечення з використанням асистентів штучного інтелекту
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Кешман Олександр
Об’єкт дослідження – процеси інтеграції моделей штучного інтелекту у програмні засоби для автоматизованого аналізу та обробки програмного коду. Мета кваліфікаційної роботи – розробка програмного засобу-асистента для аналізу, покращення та автоматизованої обробки програмного коду з використанням моделі штучного інтелекту Google Gemini та графічного інтерфейсу WPF. Методи дослідження – методи обробки текстової інформації за допомогою LLM-моделей; порівняльний аналіз можливостей сучасних API моделей штучного інтелекту; прототипування та розробки програмного забезпечення. Результати роботи можуть бути використані при створенні програмних засобів, призначених для підтримки та автоматизації процесів розробки програмного забезпечення. Запропонований підхід може застосовуватися в інструментах розробника, інтегрованих середовищах програмування, системах навчання програмуванню. Розробка та дослідження проводилися під управлінням операційної системи Windows 10. Програмний засіб реалізовано у середовищі Microsoft Visual Studio 2022, мовою програмування C#, із використанням .NET 8.
Гібридна рекомендаційна система колаборативної фільтрації та аналізу поведінкових даних у реальному часі
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Ільюша Андрій
Об’єкт дослідження – процес формування персоналізованих рекомендацій у інформаційних системах на основі взаємодій користувачів. Мета кваліфікаційної роботи – розробити та дослідити гібридну рекомендаційну систему, що поєднує колаборативну фільтрацію з аналізом поведінкових даних у реальному часі. Методи дослідження – аналіз наукових джерел, математичне моделювання, алгоритмічний та експериментальний аналіз, машинне навчання, програмна реалізація й тестування прототипу. Результати роботи можуть бути використані для підвищення точності та адаптивності рекомендацій в системах електронної комерції, медіасервісах та інших платформах персоналізації; для розробки практичних модулів рекомендацій; а також як основа для подальших досліджень у сфері гібридних рекомендаційних алгоритмів та аналізу поведінкових даних. Розробка та дослідження проводилися під управлінням ОС Windows 11. Розробка програми проводилася у середовищі Microsoft Visual Studio Code 1.105, на мові програмування Python.
Інтелектуальна система управління завданнями з автоматичною генерацією описів на основі штучного інтелекту
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Єфімчук Дмитро
Об’єкт дослідження – процеси організації, формалізації та автоматизованої підтримки роботи з завданнями у цифрових інформаційних системах. Мета кваліфікаційної роботи – створення інтелектуальної системи управління завданнями, здатної автоматично формувати розширені описи, категорії та теги на основі алгоритмів штучного інтелекту, що підвищує ефективність планування і скорочує обсяг рутинних операцій користувача. Методи дослідження – аналіз існуючих систем керування завданнями, методи обробки природної мови, технології розробки веб-орієнтованих застосунків, моделювання архітектурних рішень, проєктування інтерфейсів, прототипування та програмна реалізація з використанням сучасних AI-моделей. Результати роботи можуть бути використані під час розробки цифрових систем для організації командної чи індивідуальної роботи, автоматизації процесів у бізнес-структурах, створення програмних продуктів у сфері управління проєктами, персональної продуктивності та інтегрованих корпоративних платформ, що потребують автоматичної генерації контенту та інтелектуальної підтримки користувача. Розробка та тестування проводилися в середовищі ОС Windows 11. Прототип системи реалізовано з використанням сучасних інструментів фронтенд-розробки (React/Next.js), серверних технологій (Node.js), а також моделей генеративного штучного інтелекту для формування описів завдань.
Апаратно-програмний комплекс оцінки роботи мульти-GNSS системи в умовах завад
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Дубров Ярослав
Об’єкт дослідження – процеси формування, обробки та оцінювання навігаційних вимірювань у вбудованих мульти-GNSS системах під впливом радіочастотних завад. Мета кваліфікаційної роботи – дослідження та кількісне оцінювання стійкості вбудованих мульти-GNSS систем до інтерференції (джамінгу, спуфінгу, мультипасу), розроблення методик їх порівняльного тестування, а також створення рекомендацій щодо оптимізації апаратних і програмних рішень для забезпечення надійної роботи у реальному часі. Методи дослідження – моделювання навігаційних сигналів та завад, аналіз цифрової обробки сигналів (PLL, DLL, Kalman-фільтри), статистичний аналіз похибок і латентності, експериментальні дослідження з використанням GNSS симуляторів, record-and-replay підходів та приймачів NovAtel, порівняльний аналіз апаратних рішень, оптимізація алгоритмів мовою С++20, розроблення драйверів та буферних архітектур для обробки високошвидкісних GNSS-даних. Наукова новизна полягає у формуванні узагальненої моделі прогнозування деградації навігаційного розв’язку за трендами DOP-показників і C/N₀, удосконаленні програмних засобів детермінованої обробки GNSS-спостережень, а також розробленні методики комплексного тестування GNSS-приймачів в умовах контрольованих завад, що враховує особливості сучасного радіочастотного середовища України. Практичне значення роботи полягає в можливості використання отриманих результатів для підвищення стійкості навігаційних систем безпілотних літальних апаратів, автономних платформ, наземної техніки, систем високоточного наведення, а також для захисту критичної інфраструктури та цивільних застосувань, де GNSS є ключовим джерелом абсолютного позиціонування. Результати дослідження можуть бути застосовані у військових та цивільних навігаційних комплексах, системах керування рухом, геодезії, робототехніці, транспортних мережах та у проектах з підвищення робастності вбудованих систем реального часу.
Адаптивний алгоритм та застосунок для аналізу ефективності часу розробки програмного забезпечення
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Драгусевич Назар
Об’єкт розробки - адаптивна система управління часом та аналізу продуктивності для розробників програмного забезпечення з функціями автоматичного трекінгу, аналітики метрик та персоналізованих рекомендацій. Мета роботи – підвищення ефективності роботи розробників програмного забезпечення шляхом розробки та експериментальної верифікації адаптивної системи управління часом з інтелектуальними алгоритмами аналізу індивідуальних паттернів продуктивності.
Методика та засіб для класифікації та ранжування звітів про помилки у програмному забезпеченні із використанням методів машинного навчання
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Дмитренок Богдан
Об’єкт дослідження – методика класифікації та ранжування звітів про помилки у ПЗ та комп’ютерний застосунок, що її реалізує. Мета роботи – дослідження технологій та методів машинного навчання для аналізу текстів та обробки природної мови, а також створення ефективної моделі та гнучкого комп’ютерного застосунку для класифікації та ранжування звітів про помилки у програмному забезпеченні. Методи дослідження – системного аналізу предметної області, порівняльного аналізу моделей, моделювання процесів класифікації та ранжування, машинного та глибокого навчання, статистичної оцінки ефективності, прототипування клієнт-серверної архітектури, об’єктно-орієнтованого проєктування та розробки програмного забезпечення. Результати роботи можуть бути використані під час створення інструментів аналізу й обробки баг-репортів, систем підтримки прийняття рішень у процесах забезпечення якості ПЗ, а також у дослідницьких системах, що вимагають текстової класифікації та обробки звітів. Розробка та дослідження виконувалися під управлінням ОС Windows 11. Клієнтська частина застосунку розроблена мовою C# у середовищі Visual Studio Community 2022 17.14.12, а сервер машинного навчання реалізовано мовою Python у середовищі Visual Studio Code 1.106.3.
Адаптивний алгоритм розподілу завдань у студентських проектах з програмної інженерії
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Довгань Сергій
Об’єкт дослідження – процес розподілу завдань у командах студентських проєктів спеціальності 121 «Інженерія програмного забезпечення». Предмет дослідження – методи та алгоритми адаптивного розподілу завдань з використанням гібридних моделей машинного навчання в умовах обмеженого часу, швидкої зміни компетентнісної динаміки та відсутності великих історичних даних. Мета роботи – розробити, теоретично обґрунтувати та експериментально перевірити адаптивний алгоритм розподілу завдань, який підвищує ефективність командної роботи, знижує конфліктність і забезпечує рівномірний професійний розвиток усіх студентів. Наукова новизна полягає в розробці гібридної адаптивної моделі розподілу завдань, спеціально орієнтованої на короткострокові студентські проєкти, а також у впровадженні механізмів онлайн-навчання за відсутності попередньої історії взаємодії.
Адаптивний алгоритм формування Qr-кодів для підвищення стійкості системи аутентифікації
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Боліла Катерина
Метою випускної кваліфікаційної роботи є розробка адаптивного алгоритму формування QR-кодів у системах аутентифікації. Для досягнення поставленої мети необхідно виконати такі завдання: · Провести аналіз сучасних методів у системах аутентифікації та визначити їх вразливості. · Дослідити корекції помилок, що застосовуються у QR-кодах. · Провести експериментальні дослідження ефективності запропонованого підходу (швидкість зчитування, відсоток коректної аутентифікації, стійкість до пошкоджень/шуму). Об’єктом дослідження є системи аутентифікації. Предметом дослідження є алгоритми формування QR-кодів для систем аутентифікації. Методи дослідження – аналіз джерел, класифікація, аналізу і синтезу, моделювання.
Методика та засіб оцінювання якості ПЗ за допомогою ШІ
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Березовський Дмитро
Об’єкт дослідження – процеси оцінювання якості програмного забезпечення на різних етапах життєвого циклу програмного продукту з використанням методів штучного інтелекту. Мета кваліфікаційної роботи – розробка методики та програмного засобу інтелектуального оцінювання якості програмного забезпечення, що забезпечує автоматизований аналіз програмного коду, оцінювання характеристик якості та формування рекомендацій щодо покращення програмного продукту на основі технологій штучного інтелекту. Методи дослідження – методи системного аналізу, об’єктно-орієнтованого проєктування, моделювання архітектури програмних систем і баз даних, методи статичного та семантичного аналізу програмного коду, інженерії промптів, генерації з доповненим пошуком (Retrieval-Augmented Generation, RAG), порівняльного аналізу методів оцінювання якості ПЗ, а також прототипування та тестування веб-застосунків. Практичне значення одержаних результатів полягає у можливості використання розробленого програмного засобу під час створення та супроводження програмних продуктів, у процесах контролю якості ПЗ, автоматизованого аналізу коду, підтримки прийняття рішень під час рефакторингу та забезпечення відповідності програмного забезпечення вимогам стандартів якості (зокрема ISO/IEC 25010). Розробка та дослідження виконувалися під управлінням операційної системи Windows 11. Реалізація програмного засобу здійснювалася у середовищі Visual Studio Code з використанням мов програмування Python та TypeScript.
Методика та засіб аналізу програмного коду для виявлення копіювання з відкритих джерел
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Бездиханюк Владислав
Об’єкт дослідження – процеси аналізу, порівняння та перевірки програмного коду на наявність запозичень з відкритих джерел у веб- та програмному середовищі. Мета кваліфікаційної роботи – розробка архітектури та програмного засобу для аналізу програмного коду, що забезпечує виявлення фактів копіювання з відкритих репозиторіїв шляхом автоматизації лексичного, синтаксичного та структурного порівняння вихідних кодів. Методи дослідження – методи системного аналізу, об’єктно-орієнтованого проєктування, моделювання баз даних, алгоритми лексичного, синтаксичного та структурного аналізу програмного коду, методи порівняння та нормалізації коду, порівняльний аналіз існуючих рішень, прототипування та тестування програмних засобів. Результати роботи можуть бути використані під час розробки програмних засобів для контролю академічної доброчесності, перевірки ліцензійної чистоти програмного забезпечення, аналізу студентських робіт, аудиту програмного коду в комерційних та освітніх проєктах, а також у будь-яких сферах, де існує потреба в автоматизованому виявленні запозичень у програмному коді. Розробка та дослідження проводилися під управлінням ОС Windows 11. Розробка програмного засобу здійснювалася у середовищі Visual Studio Code з використанням мови програмування Python з використанням фреймворку FastAPI.
Система прогностичної HR-аналітики з використанням штучного інтелекту
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Яковенко Ярослав
Об’єкт дослідження – процеси автоматизації рекрутингу та інтелектуального аналізу даних про кандидатів у сучасних організаціях. Предмет дослідження – методи, моделі та програмні засоби прогностичної оцінки професійних якостей та ризиків кандидатів із застосуванням генеративного штучного інтелекту. Мета роботи – підвищення ефективності та об’єктивності процесів найму персоналу шляхом розробки інформаційної системи, що забезпечує автоматизований збір даних, семантичний аналіз резюме та формування прогностичних метрик (стабільності, продуктивності, вигорання) на основі технологій LLM. Методи дослідження – системний аналіз предметної області, об’єктно-орієнтоване проєктування, моделювання бізнес-процесів (UML), методи обробки природної мови (NLP), веб-скрапінг, евристичні алгоритми оцінки ризиків. Результати роботи. Розроблено повнофункціональний веб-застосунок, який дозволяє автоматизувати скринінг кандидатів. Система виконує парсинг файлів (PDF/DOCX), збирає додаткові дані з відкритих джерел (LinkedIn, GitHub), проводить глибокий AI-аналіз за допомогою Google Gemini та візуалізує результати у вигляді інтерактивних звітів. Реалізовано рольову модель доступу та експорт результатів. Галузь застосування: HR-департаменти IT-компаній, рекрутингові агентства, відділи управління талантами.
Методика та програмний комплекс адаптивного захисту SignalR-комунікацій на основi динамічного керування життєвим циклом токенів
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Чорний Денис
Об’єкт дослідження – процеси обміну даними в реальному часі в корпоративних інформаційних системах, що реалізують комунікації на основі технології SignalR. Методи дослідження – системний та порівняльний аналіз підходів до автентифікації й авторизації, моделювання бізнес-процесів та інформаційних потоків у системах реального часу, формалізація вимог до безпеки, методи проєктування програмних систем на основі мікросервісної архітектури, а також імітаційне моделювання та експериментальна перевірка на тестових сценаріях. Результати роботи можуть бути використані під час розробки корпоративних систем обміну повідомленнями, служб підтримки користувачів, галузевих платформ реального часу (фінансових, медичних, освітніх), а також інших рішень на базі SignalR чи подібних технологій, що потребують підвищеного захисту комунікацій і гнучкого керування політиками безпеки. Запропонований підхід підвищує захищеність завдяки адаптивному керуванню сесіями без істотного погіршення зручності для користувачів. Розробку та дослідження виконано в ОС Windows 11. Серверну частину реалізовано в JetBrains Rider 2024.3.6 мовою C# з використанням .NET і ASP.NET Core, клієнтську – у Visual Studio Code на JavaScript/TypeScript з бібліотекою React. Для зберігання даних використано PostgreSQL, для кешування та сценаріїв реального часу – Redis, розгортання забезпечено за допомогою Docker.
Методика вдосконалення архітектури ігрового застосунку на рушії «Unreal Engine 5»
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Хохлов Євгеній
Об’єкт дослідження – процеси проєктування архітектури ігрових застосунків у середовищі розробки багатокористувацьких тривимірних ігор. Мета кваліфікаційної роботи – розроблення методики вдосконалення архітектури ігрового застосунку на рушії Unreal Engine 5, яка забезпечує масштабованість, модульність, стійкість до змін та можливість ефективного розширення ігрових механік без модифікації ядра системи. Методи дослідження – аналіз і синтез архітектур програмного забезпечення, моделювання структури ігрових підсистем, застосування принципів інженерії ПЗ, експериментальне тестування у середовищі Unreal Engine 5, порівняльний аналіз архітектурних рішень, прототипування і розробка програмного забезпечення. Результати роботи можуть бути використані при проєктуванні та розробці багатокористувацьких ігор, зокрема змагальних застосунків, де критично важливими є масштабованість, розширюваність і стабільність архітектури. Запропонована методика може застосовуватися у комерційних та інді-проєктах, що створюються на рушії Unreal Engine 5, а також у навчальних дисциплінах з програмної інженерії та розробки ігор. Розробка та дослідження проводилися під управлінням ОС Windows 11. Створення і реалізація програмного забезпечення виконувалися у середовищі Unreal Engine 5, із використанням мови програмування C++ та системи Gameplay Ability System для реалізації модульної ігрової логіки.
Методика та програмне забезпечення управління цифровими активами на основі використання смарт-контрактів
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Савчук Олександр
Пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи «Методика та програмне забезпечення управління цифровими активами на основі використання смарт-контрактів»: Об'єкт дослідження: процеси, методи та механізми управління різноплановими цифровими активами в децентралізованому середовищі, що реалізуються шляхом впровадження та практичного використання самовиконуваних алгоритмів — смарт-контрактів. Мета роботи - теоретичне обґрунтування, розробка комплексної методики та безпосереднє створення цілісного програмного комплексу, що включає в себе архітектуру функціонального смарт-контракту та інтерфейсну частину у вигляді контентного веб-сайту. Робота спрямована на забезпечення високого рівня надійності, безпеки, прозорості та повної автоматизації процесів адміністрування цифрових активів користувачів на базі сучасної технології блокчейн. Для досягнення поставленої мети в ході дослідження необхідно було вирішити наступні завдання: Методи дослідження: для досягнення поставленої мети та розв'язання наукових задач у роботі було застосовано комплекс загальнонаукових та спеціальних методів, що ґрунтуються на фундаментальних засадах комп'ютерних наук та системного аналізу. Зокрема, використано метод системного аналізу для вивчення предметної області та існуючих архітектурних рішень у сфері децентралізованих фінансів, що дозволило сформувати вимоги до майбутньої системи. Теоретичний аналіз та узагальнення наукових джерел допомогли визначити переваги та обмеження блокчейн-платформи Ethereum та мови Solidity. Методи об’єктно-орієнтованого проектування та моделювання було застосовано для побудови архітектури смарт-контрактів та структури бази даних веб-застосунку. У процесі практичної реалізації використовувалися методи гнучкої розробки програмного забезпечення, а також методи верифікації та функціонального тестування коду для забезпечення безпеки транзакцій та перевірки стійкості системи до зовнішніх втручань. Порівняльний аналіз отриманих результатів із аналогами підтвердив ефективність розробленої методики автоматизованого управління активами.
Сканер секретів та небезпечних паттернів у коді та конфігураціях
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Рябчук Олександр
Об’єкт дослідження – процеси забезпечення інформаційної безпеки на етапі розробки ПЗ, зокрема витоки секретів у вихідному коді та конфігураційних файлах. Мета кваліфікаційної роботи – розробка та апробація прототипу інструмента для автоматизованого виявлення секретів і очевидних небезпечних патернів у файлах проекту. Методи дослідження – правило-орієнтований аналіз (regex), ентропійний аналіз (Shannon), контекстний аналіз, модульне проєктування, прототипування на Python, формування тестових наборів і вимірювання метрик (TP/FP/FN, Precision, Recall, F1). Результати роботи містять реалізований прототип сканера з модульною архітектурою, набір початкових правил у форматі YAML/JSON, механізм маскування і формування JSON-звітів, а також експериментальні показники (приблизно Precision ≈ 79.3%, Recall ≈ 85.7%, F1 ≈ 82.4%) і рекомендації щодо зниження хибних спрацьовувань та інтеграції в CI. Розробка та тестування проводилися у середовищі Visual Studio Code на Python 3.8+ під ОС Windows.
Методи та засоби виявлення і усунення вразливостей механізмів автентифікації та авторизації у мікросервісних системах
(Державний університет «Київський авіаційний інститут», 2025) Рудик Михайло
Об’єкт розробки – процеси та механізми автентифікації та авторизації сучасних інформаційних систем, побудованих на базі мікросервісної архітектури. Мета роботи – аналіз вразливостей та недоліків механізмів авторизації та автентифікації в застосунках побудованих на мікросервісній архітектурі, віднайти практичні рішення що підвищують рівень безпеки та ефективності розподілених систем, реалізувати архітектуру нульової довіри. Методи дослідження - метод системного аналізу; метод аналізу загроз; порівняльний аналіз; експериментальний метод для проведення практичної частини дослідження; методи оцінки; метод узагальнення, формування рекомендації. Результати роботи можуть бути використані для створення сучасних розподілених системи із надійними механізмами безпеки для запобігання вразливостей та захисту від атак; можливість застосування результатів дослідження у процесі розробки та підтримки безпечних мікросевісних систем.