IRHlukhivNPUInstitutional Repository of Oleksandr Dovzhenko Hlukhiv National Pedagogical University
Електронний репозитарій Глухівського національного педагогічного університету імені Олександра Довженка
Розділи
Виберіть розділ, щоб переглянути його колекції.
- Газета «Освітянські обрії» заснована й діє відповідно до Закону України «Про друковані засоби масової інформації (пресу) в Україні».
- Дипломні роботи бакалаврів, магістрів
Нові надходження
Нова українська школа й підготовка вчителя до забезпечення базової середньої освіти : збірник матеріалів І Всеукраїнської науково-практичної конференції, Глухів, 2021 р.
(Глухівський національний педагогічний університет імені Олександра Довженка, 2021)
До збірника ввійшли матеріали і тези доповідей, подані учасниками І Всеукраїнської науково-практичної конференції «Нова українська школа й підготовка вчителя до забезпечення базової середньої освіти» (2021 року, Глухівський національний педагогічний університет імені Олександра Довженка).
Тексти публікуються в авторській редакції. За науковий зміст і якість поданих матеріалів відповідають автори, а також (для студентів і аспірантів) наукові керівники
Альманах «QN» : збірник наукових праць студентів V Всеукраїнської студентської науково-практичної інтернет-конференції «Студентський науковий вимір проблем природничо-математичної освіти в контексті інтеграції України до єдиного європейського і світового освітнього простору» (м. Глухів, 18-19 травня 2023 р.)
(Глухівський національний педагогічний університет імені Олександра Довженка, 2023)
У збірнику представлено результати науково-дослідницької роботи студентів, учнів та їхніх наукових керівників у галузях біології, фізики, математики, методики викладання природничо-математичних дисциплін, екології, інновацій в освіті та здоров’язбережувальних технологій. Окрему увагу приділено сучасним методикам навчання, дистанційній освіті, використанню цифрових та інноваційних технологій, STEM-освіті, розвитку дослідницьких умінь і компетентностей здобувачів освіти. Матеріали збірника висвітлюють актуальні проблеми природничо-математичної освіти в умовах інтеграції України до європейського та світового освітнього простору, а також особливості освітнього процесу в умовах воєнного часу. Видання може бути корисним студентам, викладачам, учителям закладів загальної середньої освіти, науковцям та всім, хто цікавиться сучасними проблемами природничо-математичної освіти.
Технологічна і професійна освіта: проблеми і перспективи
(Глухівський національний педагогічний університет імені Олександра Довженка, 2026)
У збірнику вміщено матеріали V Міжнародної науково-практичної конференції «Технологічна і професійна освіта: проблеми і перспективи». Тексти тез подано в авторській редакції.
Для учителів трудового навчання, технологій, викладачів професійного навчання, майстрів виробничого навчання, студентів, аспірантів, науковців та всіх, хто цікавиться проблемами сучасної технологічної і професійної освіти в Україні.
Збірник матеріалів щорічної звітної науково-практичної конференції здобувачів фахової передвищої, вищої освіти та молодих учених «Освіта і наука ХХІ століття: молодіжний вимір». (м. Глухів, 14 квітня 2022 року)
(Глухівський національний педагогічний університет імені Олександра Довженка, 2022)
До збірника увійшли матеріали доповідей здобувачів фахової передвищої, вищої освіти за результатами роботи над науковими дослідженнями. Матеріали будуть корисними для молодих дослідників, науковців, аспірантів, а також широкого кола читачів, які цікавляться актуальною науковою проблематикою.
ВИКОРИСТАННЯ ГЛИБОКИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ АНОМАЛЬНОЇ МЕРЕЖЕВОЇ АКТИВНОСТІ В РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ
(Stredoevropsky vestnik pro vedu а vyzkum, 2026) Овсянко, Дмитро; Ovsianko, Dmytro
У статті досліджено особливості застосування глибоких нейронних мереж для виявлення аномальної мережевої активності в режимі реального часу як одного з перспективних напрямів розвитку сучасних систем кібербезпеки. Проаналізовано основні виклики, пов'язані зі стрімким зростанням кількості кіберзагроз, збільшенням обсягів мережевого трафіку та недостатньою ефективністю традиційних сигнатурних методів виявлення вторгнень. Обґрунтовано доцільність використання технологій глибокого навчання для автоматизованого аналізу мережевих даних та своєчасного виявлення потенційно небезпечної активності.
Розглянуто можливості використання основних архітектур глибоких нейронних мереж, зокрема CNN, RNN, LSTM та Autoencoder, визначено їх функціональні особливості, переваги й сфери практичного застосування під час аналізу мережевого трафіку. Встановлено, що моделі глибокого навчання забезпечують високу точність класифікації мережевих подій, здатні автоматично виділяти інформативні ознаки, виявляти невідомі типи атак та ефективно працювати з великими потоками даних у режимі реального часу.
Окрему увагу приділено перевагам і обмеженням використання глибоких нейронних мереж у системах виявлення вторгнень. Визначено основні проблеми практичного впровадження, серед яких значна потреба в обчислювальних ресурсах, необхідність використання великих навчальних вибірок, складність інтерпретації результатів та потреба у регулярному оновленні моделей. Обґрунтовано перспективність використання концепції Explainable Artificial Intelligence (XAI) як засобу підвищення прозорості прийняття рішень і довіри до інтелектуальних систем кіберзахисту.
Зроблено висновок, що інтеграція технологій глибокого навчання у сучасні системи кібербезпеки сприяє підвищенню ефективності виявлення аномальної мережевої активності, зменшенню кількості хибних спрацьовувань та забезпеченню адаптивного захисту інформаційних ресурсів в умовах постійної еволюції кіберзагроз.