8. Основні напрями вибору тем дипломних проектів і робіт для бакалаврів доцента, канд.Техн. Наук Коваленко а.Є.

1. Дослідження принципів побудови файлових систем мультимедійних операційних систем.

Міжнародні і промислові стандарти. Аналіз файлових систем сучасних операційних систем. Оптимізація процесів доступу і запису мультимедійних даних.

2. Застосування сучасних технологій побудови програмного забезпечення багатоядерних комп’ютерних систем.

Багатоядерні CPU. Багатопотокові системи. Алгоритми планування процесів багатоядерних систем.

3. Дослідження процесів планування у сучасних операційних систем Linux.

Операційні системи UNIX, Linux. Особливості планування процесів у малих і середніх мультикомп’ютерних системах. Особливості програмної реалізації. Засоби іменування, реплікацій, кешування, захисту.

4. Застосування сучасних UNIX-орієнтованих операційних систем для забезпечення інформаційної безпеки корпоративних систем.

Стандарти NIST, ISO, ANSI. Програмні реалізації симетричних і асиметричних алгоритмів. Системи Kerberos, протоколів IPSec, Radius. Дослідження криптографічних атак, ризиків. Розробка політики безпеки на основі багаторівневої фільтрації.

5. Засоби захисту інформації у сучасних Windows –орієнтованих комп’ютерних системах та забезпечення інформаційної безпеки корпоративних систем на їх основі.

Міжнародні і промислові стандарти. Приклади реалізації систем Windows та напрямки їх захисту. Стандарти NIST, ISO, ANSI. Програмні реалізації симетричних і асиметричних алгоритмів. Системи Kerberos, протоколів IPSec, Radius. . Дослідження криптографічних атак. Побудови комплексних політик безпеки.

9. Основні напрями вибору тем дипломних проектів і робіт для бакалаврів професора, докт.Фіз.Мат. Наук Лопатіна о.К.

1. Мониторинг состояния экономической системы.

Создать алгоритм и программное обеспечения построения обобщенного распределения Лапласа по числовым рядам, обеспечивающий мониторинг системы, то есть оперативное отслеживание состояния системы с целью построения эффективных прогнозов.

2. Анализ временных рядов на примере динамик продаж золота и платины.

Построить статистические циклы соответствующих числовых рядов. Построить и исследовать эмпирическое вероятностное распределение в задачах прогнозирования.

Разработать соответствующее программное обеспечение

3. Алгоритмы построения показателя Херста и доверительных интервалов.

Построение показателя Херста (некоторая статистика) по числовым экономическим рядам имеет большое прикладное значение. Исследовать вероятностный закон распространения ошибок аппроксимации с целью построения доверительных интервалов.

Создать соответствующее программное обеспечение.

4. Обобщенное экономическое равновесие и коньюктурные циклы (на примере стран с переходной экономикой)

Рассмотреть историю развития экономических циклов и показать их определяющую роль в поведении экономики. Статистические циклы, основанные на показателях Херста. Разработка алгоритмов надежного прогнозирования циклов в экономике, начала или конца кризисных явлений.

5. Применение фрактального анализа к задачам инвестиций и экономики

Ставится задача на основе теории нелинейных хаотических динамических систем рассмотреть эволюцию ценообразования на рынках, начиная от классических теорий до теории Э.Петерса фрактального рынка. Применить теорию когерентного финансового рынка для исследования экономики и предсказания кризисных явлений (на примере экономики Украины)

6. Нелинейные динамические модели, получаемые по временным хаотическим рядам в экономике

Математическое моделирование по дискретным последовательностям экспериментальных данных (временным рядам) - активно развивающееся направление математической статистики и нелинейной динамики. Практические приложения эмпирических моделей очень разнообразны - от прогнозов будущего до технической и медицинской диагностики. В частности, в эту схему укладываются важные структуре модели: «прозрачные», «серые» и «черные ящики». Применить указанную методику к экономике Украины.

6. Нечетко-множественный подход в маркетинговых исследованиях

Предметом маркетинга, как научной дисциплины, является деятельность фирмы на рынке во всем ее беспредельном разнообразии. Отсюда сложность и неоднозначность рассуждений маркетологов, а также их скептицизм в отношении строгих математических выкладок которыми часто пользуются экономисты-теоретики или специалисты в области финансового анализа. Сегодня более предпочтительным способом учета неопределенности является подход, основанный на математике нечетких множеств, заложенной 35 лет назад американским ученым Л.Заде. Целью настоящей работы как раз и является раскрытие возможностей нечетко-множественного подхода в маркетинговом анализе, что будет подтверждено результатами расчетных примеров.

7. Оценка риска бизнеса на основе нечетких данных

Раскрывается существо категории риска, неопределенности, шанса. Вводятся нечетко-множественные описания, исследуется риск банкротства корпорации. количественно оценивается риск инвестиционного проекта как некоторой единицы бизнес-активности. оценивается риск бизнес-портфелей корпораций, рассматривая корпоративный бизнес под углом зрения его стратегического планирования.