https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/50346 2026-04-14T09:16:31Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51037 Огляд штучних нейронних мереж в контексті створення Deepfake Марчук, М. Б.; Лукічов, В. В.; Marchuk, M.; Lukichov, V. The article examines modern approaches to the creation and use of Deepfake technology in the context of information attacks. The main methods of forming audiovisual content using artificial intelligence tools are analyzed. A classification of typical image and video manipulation techniques is presented, and common approaches to their implementation are characterized. The paper focuses on the growing risks associated with the use of Deepfake to spread disinformation, undermine trust in digital content, and interfere with personal identity. The author emphasizes the relevance of further development of ef ective means of detecting fakes and improving methods of protection against such threats.; У статті розглянуто сучасні підходи до створення та використання технології Deepfake у контексті інформаційних атак. Проаналізовано основні методи формування аудіовізуального контенту з використанням інструментів штучного інтелекту. Наведено класифікацію типових технік маніпуляції зображенням та відео, а також охарактеризовано поширені підходи до їх реалізації. В роботі акцентовано увагу на зростаючих ризиках, пов’язаних із використанням Deepfake для поширення дезінформації, підриву довіри до цифрового контенту та втручання в особисту ідентичність. Підкреслено актуальність подальшого розвитку ефективних засобів виявлення підробок і удосконалення методів захисту від подібного роду загроз. 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51036 Моделювання каскадного поширення кіберзагроз у взаємозалежних інформаційних системах енергетичної інфраструктури Буняк, В. М.; Лукічов, В. В.; Buniak, V.; Lukichov, V. The paper proposes a graph-based model for cascading cyber threat propagation in interdependent information systems of energy infrastructure, including automated metering systems with smart meters. The failure propagation mechanism between subsystems is formalized using probabilistic link characteristics and aggregated risk. It is shown that accounting for cascading effects significantly increases systemic risk estimates compared to isolated component analysis. The application of a countermeasure effectiveness criterion for ranking protective measures considering cascading scenarios is proposed.; У роботі запропоновано графову модель каскадного поширення кіберзагроз у взаємозалежних інформаційних системах об’єктів енергетичної інфраструктури, зокрема в системах автоматизованого обліку з розумними лічильниками. Формалізовано механізм передачі збоїв між підсистемами на основі ймовірнісних характеристик зв’язків та агрегованого ризику. Показано, що врахування каскадних ефектів суттєво підвищує оцінку системного ризику порівняно з ізольованим аналізом окремих компонентів. Запропоновано застосування критерію ефективності контрзаходів для ранжування захисних заходів з урахуванням каскадних сценаріїв. 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51035 Засіб двосторонньої автентифікації користувачів Булін, Д. О.; Лукічов, В. В.; Bulin, D.; Lukichov, V. The paper considers an approach to implementing a mutual authentication mechanism in client-server applications using cryptographic methods. A mutual verification algorithm based on symmetric encryption and random number generation is proposed. This approach reduces the risks of man-in-the-middle attacks, replay attacks, and unauthorized access to information resources.; У роботі розглянуто підхід до реалізації засобу двосторонньої автентифікації користувачів у клієнтсерверних застосунках із використанням сучасних криптографічних методів. Запропоновано алгоритм взаємної перевірки автентичності клієнта та сервера на основі симетричного шифрування та генерації випадкових значень. Такий підхід дозволяє знизити ризик атак типу «людина посередині», повторного використання облікових даних та несанкціонованого доступу до інформаційних ресурсів. 2026-01-01T00:00:00Z https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51034 Метод контекстного виявлення секретів у програмному коді на основі мовної моделі Сітніков, І. В.; Лукічов, В. В.; Sitnikov, І.; Lukichov, V. A method for detecting confidential data in program code is proposed, which combines preliminary selection of potentially dangerous values based on entropy and subsequent context analysis using a specialized language model. A neural network adapted to the task of classifying code fragments was tested to demonstrate the effectiveness of the method.; Запропоновано метод виявлення конфіденційних даних у програмному коді, який поєднує попередній відбір потенційно небезпечних значень за показником ентропії та подальший аналіз контексту за допомогою спеціалізованої мовної моделі. Проведено тестування нейромережі, адаптованої до завдання класифікації фрагментів коду, для демонстрації ефективності методу. 2026-01-01T00:00:00Z