EIRNUZP – Електронний інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка»
Інституційний репозитарій Національного університету «Запорізька політехніка» – це електронний архів, що накопичує, систематизує, зберігає та забезпечує довготривалий відкритий доступ до електронних публікацій та електронних версій документів наукового та навчально-методичного призначення, авторами яких є співробітники, аспіранти, докторанти та студенти Національного університету «Запорізька політехніка».
Communities in DSpace
Select a community to browse its collections.
Recent Submissions
Методичні вказівки до проведення практичних занять з дисципліни «Інформаційні системи в обліку і оподаткуванні»
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2026) Болдуєв, Михайло Валентинович; Лищенко, Олена Германівна; Bolduev, Mykhailo; Lyshchenko, Olena
UK: МВ до практичних занять спрямовані на розвиток професійного аудиторського мислення, здатності ідентифікувати та оцінювати аудиторські ризики, формувати належні та достатні аудиторські докази, застосовувати міжнародні стандарти аудиту, сучасні інформаційні технології та дотримуватися принципів професійної етики і незалежності аудитора.
EN: The practical training sessions are aimed at developing professional audit thinking, the ability to identify and assess audit risks, generate appropriate and sufficient audit evidence, apply international auditing standards, modern information technologies, and adhere to the principles of professional ethics and auditor independence.
Методичні рекомендації щодо організації самостійної роботи з дисципліни «Аудит»
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2026) Болдуєв, Михайло Валентинович; Лищенко, Олена Германівна; Bolduev, Mykhailo; Lyshchenko, Olena
UK: Мета МВ формування у здобувачів вищої освіти системного розуміння теоретичних, методологічних і практичних засад аудиторської діяльності, організації процесу перевірки фінансової звітності, а також набуття компетентностей, необхідних для здійснення незалежного аудиту. Дисципліна спрямована на розвиток професійного мислення майбутніх аудиторів, здатності ідентифікувати ризики, формувати аудиторські докази, застосовувати сучасні інформаційні технології та дотримуватись етичних стандартів професії.
EN: The purpose of the MV is to form in higher education students a systematic understanding of the theoretical, methodological and practical principles of auditing, the organization of the process of auditing financial statements, as well as the acquisition of competencies necessary for conducting an independent audit. The discipline is aimed at developing the professional thinking of future auditors, the ability to identify risks, generate audit evidence, apply modern information technologies and adhere to ethical standards of the profession.
Методичні вказівки до проведення практичних занять з дисципліни «Аудит»
(Національний університет «Запорізька політехніка», 2026) Болдуєв, Михайло Валентинович; Лищенко, Олена Германівна; Bolduev, Mykhailo; Lyshchenko, Olena
UK: Метою практичної підготовки з дисципліни «Аудит» є формування у здобувачів вищої освіти системного розуміння теоретичних, методологічних та практичних засад аудиторської діяльності, оволодіння інструментарієм організації та проведення аудиторських перевірок фінансової звітності підприємств, а також набуття професійних компетентностей, необхідних для здійснення незалежного аудиту в умовах сучасного нормативно-правового та інформаційного середовища.
EN: The purpose of practical training in the discipline "Audit" is to form in higher education students a systematic understanding of the theoretical, methodological and practical principles of auditing activities, master the tools for organizing and conducting audits of financial statements of enterprises, as well as acquire professional competencies necessary for conducting an independent audit in the conditions of a modern regulatory and information environment.
Обнаружение аномалий в сетевом трафике на основе информативных признаков
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2017) Имамвердиев, Я. Н.; Сухостат, Л. В.; Імамвердиєв, Я. Н.; Сухостат, Л. В.; Imamverdiyev, Y. N.; Sukhostat, L. V.
RU: Актуальность. Решена актуальная задача оценки информативности признаков данных большой размерности. Объектом исследования являлся сетевой трафик.
Цель работы – анализ данных сетевого трафика на предмет информативности для выявления аномалий в сетевом трафике с целью сокращения пространства признаков.
Метод. Предложен подход для оценки информативности признаков данных большой размерности, обеспечивающий повышение точности выявления аномалий в сетевом трафике и существенно увеличивающий скорость работы алгоритмов классификации. Проанализированы особенности алгоритмов случайного леса и Firefly. В работе для отбора признаков предложен подход на основе интеграции данных алгоритмов. Признаки сортируются в порядке убывания оценки их важности, наименее информативные не рассматриваются. В качестве классификаторов были рассмотрены деревья решений, наивный Байес, Байесовский классификатор, аддитивная логистическая регрессия и метод к-ближайших соседей. Результаты классификации были оценены с использованием пяти метрик: вероятности истинно-положительных и ложно-положительных результатов, F-меры, мер точности и полноты.
Результаты. Эксперименты были проведены в среде Matlab 2016a, где был реализован предложенный алгоритм на наборе данных NSL-KDD. Наилучшие результаты классификации для отобранных признаков были получены методом к-ближайших соседей.
Выводы. Проведенные эксперименты подтвердили работоспособность предложенного подхода, что позволяет рекомендовать его для применения на практике при оценке информативности с целью сокращения пространства признаков и повышения скорости работы алгоритмов классификации. Кроме того, в целях дальнейшего изучения эффективности обнаружения аномалий в сетевом трафике, будет использован набор реальных данных.
UK: Актуальність. Вирішено актуальне завдання оцінки інформативності ознак даних великої розмірності. Об’єктом дослідження був мережевий трафік.
Мета роботи – аналіз даних мережевого трафіку на предмет інформативності для виявлення аномалій в мережевому трафіку з метою скорочення простору ознак.
Метод. Запропоновано підхід для оцінки інформативності ознак даних великої розмірності, що забезпечує підвищення точності виявлення аномалій в мережевому трафіку і істотно збільшує швидкість роботи алгоритмів класифікації. Проаналізовано особливості алгоритмів випадкового лісу і Firefly. В роботі для відбору ознак запропонований підхід на основі інтеграції даних алгоритмів. Ознаки сортуються в порядку убування оцінки їх важливості, найменш інформативні не розглядаються. Як класифікаторів були розглянуті дерева рішень, наївний Байес, Байєсівський класифікатор, аддитивная логістична регресія і метод до найближчих сусідів. Результати класифікації були оцінені з використанням п’яти метрик: ймовірності істинно-позитивних і хибно-позитивних результатів, F-заходи, заходів точності і повноти.
Результати. Експерименти були проведені в середовищі Matlab 2016a, де був реалізований запропонований алгоритм на наборі даних NSL-KDD. Найкращі результати класифікації для відібраних ознак були отримані методом к-найближчих сусідів.
Висновки. Проведені експерименти підтвердили працездатність запропонованого підходу, що дозволяє рекомендувати його для застосування на практиці при оцінці інформативності з метою скорочення простору ознак і підвищення швидкості роботи алгоритмів класифікації. Крім того, з метою подальшого вивчення ефективності виявлення аномалій в мережевому трафіку, буде використаний набір реальних даних.
EN: Context. The urgent task for feature informativeness evaluation of a large amount of data has been solved. The object of the study was a network traffic.
Objective is to analyze the data informativeness for network traffic anomalies detection in order to reduce the feature space.
Method. The approach for feature informativeness evaluation of a large amount of data is proposed to increase the accuracy of the anomaly detection in network traffic. It also substantially increases the computation speed of the classification algorithms. The characteristics of a random forest and Firefly algorithms are considered. In the paper, an algorithm for feature selection based on the integration of these algorithms is proposed. Features are sorted in descending order according to their importance, the least informative ones are not considered. The decision trees, naive Bayes, Bayesian classifier, additive logistic regression and k-nearest neighbors method are considered as classifiers. The quality of the classification results is estimated using six evaluation metrics: true positive rate, false positive rate, precision, recall, F-measure and AUC.
Results. The experiments have been performed in the Matlab environment (2016a) on the NSL-KDD data set, using the proposed algorithm. The best classification results for the selected features have been obtained using k-nearest neighbors method.
Conclusions. The conducted experiments have confirmed the efficiency of the proposed approach and allow recommending it for practical use in feature informativeness evaluation in order to reduce the feature space and increase the computation speed of the classification algorithms. In addition, in order to further study the effectiveness of anomaly detection in network traffic, a real data set will be used.
Розпаралелювання модифікованого методу гілок та меж для розв’язання задачі про паросполучення зі зникаючими дугами
(Національний університет "Запорізька політехніка", 2017) Данильченко, А. О.; Danylchenko, A.
UK: Актуальність. Розглянуто задачу складання розкладу проходження процедур пацієнтами санаторію, яка зведена до розширеної задачі пошуку максимального паросполучення в дводольному графі. Для поставленої задачі про паросполучення зі зникаючим дугами було розроблено оптимальний алгоритм її рішення на базі методу гілок і меж. Алгоритм враховує обмеження сумісності процедур. Проведено розрахунковий експеримент в основі якого лежить доказ доцільності розпаралелювання оптимального алгоритму розв’язання задачі складання розкладу прийому лікувальних процедур пацієнтами для прикладного використання його в санаторних закладах України.
Мета роботи. Довести доцільність розпаралелювання оптимального алгоритму розв’язання задачі складання розкладу проходження процедур пацієнтами санаторію.
Метод. Сформульована математична модель задачі про паросполучення зі зникаючим дугами. Обрані обчислювальні платформи різної конфігурації, що мають різні обчислювальні потужності: різну кількість ядер процесора, різний обсяг пам’яті, і т.д. Написано авторське програмне забезпечення для проведення експерименту. Програма складається з двох модулів: серверний модуль, який контролює процес виконання розрахунків і клієнтський модуль, який виконується на відокремлених ПЕОМ з метою обчислення паралельних операцій. Проведено обчислювальний експеримент по распараллеливанию оптимального алгоритму розв’язання задачі про паросполучення зі зникаючим дугами. Експеримент проводився на базі санаторію «Дениші». Обчислювальний експеримент проведений на серії випадкових умов задачі, що генеруються програмою. Проведено аналіз отриманих результатів шляхом порівняння часу рішення задачі про паросполучення зі зникаючим дугами оптимальним алгоритмом на різних обчислювальних платформах.
Результати. Модифікований метод гілок та меж показує стабільність зменшення часу складання розкладу проходження процедур при збільшенні обчислювальних потужностей.
Висновки. Прогнозований найменший час складання розкладу, отримано на обчислювальній платформі з максимальною кількістю задіяних ПЕОМ. Прогнозований час складання розкладу при використанні алгоритму розпаралелювання модифікації методу гілок і меж прямо пропорційно залежить від кількості вершин дводольного графа (що дорівнює сумі кількості процедур і кількості пацієнтів), кількості призначених процедур і обмежень.
EN: Context. The problem of scheduling the passage of procedures of sanatorium patients, which is reduced to the problem of finding an extended maximum matching in a bipartite graph. For the task of matchings with disappearing arcs developed an optimal algorithm of its solution based on branch and bound method. The algorithm takes into account the limits of compatibility procedures. Spend the current experiment based on the evidence of the feasibility of algorithm parallelization for solving the problem of optimal scheduling patients receiving therapeutic treatments applied to its use in the health institutions of Ukraine.
Objective. To prove the feasibility of the algorithm parallelization optimal solution of our problem.
Method. A mathematical model of the problem of matchings with disappearing arcs. Selected computing platforms of different configurations with a variety of computing power: a different number of processor cores, different amounts of memory, etc. Written copyright software for the experiment. The program consists of two modules: a server module, which controls the process of performing calculations and client module that runs on the PC are separated for the purpose of calculating the parallel operations. The experiment was conducted on the basis of sanatorium “Denyshi”. Computational experiments for optimal algorithm parallelization for solving the problem of matchings with disappearing arcs. Computer experiment carried out on a series of random conditions of the problem generated by the program. The analysis of the results by comparing the time solving the problem of matchings with disappearing arcs optimal algorithm on different computing platforms.
Results. The modified method of branches and borders shows the stability of reducing the time of scheduling transmission procedures with increasing computing power.
Conclusions. Estimated minimum time scheduling, received at the computer platform with the maximum number of PCs involved. Estimated time scheduling algorithm parallelization by using modifications of the branch and bound directly proportional to the number of vertices of a bipartite graph (which is equal to the sum of the number of procedures and the number of patients), the number of assigned procedures and restrictions.