<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0">
  <channel>
    <title>DSpace Собрание:</title>
    <link>http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/4343</link>
    <description />
    <pubDate>Sat, 17 Oct 2026 04:15:34 GMT</pubDate>
    <dc:date>2026-10-17T04:15:34Z</dc:date>
    <item>
      <title>Інтелектуальна аналітика для підвищення стійкості об’єктів критичної інфраструктури</title>
      <link>http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/11106</link>
      <description>Название: Інтелектуальна аналітика для підвищення стійкості об’єктів критичної інфраструктури
Авторы: Мартинюк, І. В.; Заїка, Н. В.; Комаров, М. Ю.; Мартинюк, Ганна Вадимівна
Краткий осмотр (реферат): Розглянуто підвищення стійкості об’єктів критичної інфраструктури (ОКІ) через інтелектуальну аналітику та машинне навчання. Основна ідея полягає у використанні адаптивних моделей машинного навчання (Machine Learning (ML)) для раннього виявлення інцидентів та автоматизованого прогнозування навантажень. Інтеграція метрик Mean Time to Detect (MTTD) та Mean Time to Recover (MTTR) для циклу з безперервного вдосконалення дозволяє значно підвищити ефективність моніторингу та управління ризиками, забезпечує підвищену кіберрезильєнтність та адаптивність ОКІ у динамічних умовах.
Описание: Мартинюк І. В., Заїка Н. В., Комаров М. Ю., Мартинюк Г. В. Інтелектуальна аналітика для підвищення  стійкості об’єктів критичної інфраструктури // Електронне моделювання. 2026. Т. 48, № 2. С. 103–114. DOI: https://doi.org/10.15407/elmodel.48.02.103</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/11106</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Методи виділення ознак прихованого повідомлення в аудіосигналах</title>
      <link>http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10558</link>
      <description>Название: Методи виділення ознак прихованого повідомлення в аудіосигналах
Авторы: Мартинюк, Ганна Вадимівна
Описание: Мартинюк Г. В. Методи виділення ознак прихованого повідомлення в аудіосигналах // Актуальні проблеми науки та освіти : зб. матеріалів XXVІІІ підсумкової наук.-практ. конф. викладачів МДУ, м. Маріуполь, 24 лют. 2026 р. / за заг. ред. Т. В. Марени ; Маріуп. держ. ун-т. Київ : МДУ, 2026. С. 88–90.</description>
      <pubDate>Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10558</guid>
      <dc:date>2026-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Аналіз сучасних методів стегоаналізу аудіосигналів</title>
      <link>http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10458</link>
      <description>Название: Аналіз сучасних методів стегоаналізу аудіосигналів
Авторы: Мартинюк, Ганна Вадимівна; Мартинюк, І. В.; Проценко, Б. П.
Краткий осмотр (реферат): У статті наведено інформацію щодо сучасного стану проблеми стегоаналізу аудіосигналів. Інтерес до цієї тематики виникає через постійне зростання цифрового контенту та цифрової трансформації зокрема. Треба відмітити,&#xD;
що більшість літератури, пов’язаною зі стегоаналізом, зокрема в Україні, стосується аналізу виключно зображень. Інформації про використання аудіосигналу в якості контейнеру в українських публікаціях вкрай мало. Авторами проведено аналіз сучасної зарубіжної літератури у сфері виявлення прихованої інформації в аудіофайлах. Розглянуто класифікацію методів стегоаналізу, зокрема сигнатурних, статистичних та на основі глибокого навчання, а також їх переваги і недоліки.
Описание: Мартинюк Г. В., Мартинюк І. В., Проценко Б. П.  Аналіз сучасних методів стегоаналізу аудіосигналів // Безпека інформації. 2025. Т. 30, № 3. С. 393–398.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10458</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
    <item>
      <title>Improving the method of monitoring the state of the website by detecting user interface vulnerabilities and browser errors</title>
      <link>http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10070</link>
      <description>Название: Improving the method of monitoring the state of the website by detecting user interface vulnerabilities and browser errors
Авторы: Martyniuk, I.; Martyniuk, Hanna; Yevchenko, Y.
Краткий осмотр (реферат): The paper presents an improved method of monitoring the state of a website with a focus on the security of the client interface (front-end). An architectural solution is proposed based on the use of Selenium WebDriver in combination with Chrome DevTools Protocol (CDP) to emulate user interaction with the web interface, intercept internal browser events, and then transfer the collected data to the Zabbix monitoring system for further analysis and alerts. The methodology allows detecting security breach indicators, such as JavaScript errors, XSS injections, violations of CSP/CORS policies, cases of mixed content, vulnerabilities related to dangerous cookie flags, and other typical signs of compromise or incorrect user interface implementation.
Описание: Improving the method of monitoring the state of the website by detecting user interface vulnerabilities and browser errors / I. Martyniuk, H. Martyniuk, Y. Yevchenko // CEUR Workshop Proceedings. – 2025. – Vol. 4024. – P. 1–6.</description>
      <pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate>
      <guid isPermaLink="false">http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/10070</guid>
      <dc:date>2025-01-01T00:00:00Z</dc:date>
    </item>
  </channel>
</rss>

