F2 Інженерія програмного забезпечення

Permanent URI for this collection

https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/18529

Освітня програма: "Інженерія програмного забезпечення"

Browse

Now showing 1 - 20 of 181

Реалізація додатку згідно стандарту EU Digital Identity Wallet для зберігання Legal Entity Identifier та Verifiable Credentials організацій
(2026) Богун, Єлизавета ; Гороховський, Кирило
Кваліфікаційна робота присвячена розробці програмного забезпечення для реалізації гаманця цифрової ідентифікації (Digital Identity Wallet) відповідно до стандартів Європейського Союзу. Актуальність теми зумовлена впровадженням регламенту eIDAS 2.0 та переходом до єдиного цифрового ринку, де критично важливою є надійна верифікація юридичних осіб. У роботі проаналізовано архітектурні вимоги EUDI Wallet Reference Framework (ARF). Розроблено веб-додаток, що дозволяє зберігати, керувати та пред’являти ідентифікатори юридичних осіб (Legal Entity Identifier — LEI) та верифіковані дані (Verifiable Credentials — VC). Реалізація базується на використанні сучасних веб-технологій та протоколів децентралізованої ідентифікації. Особливу увагу приділено користувацькому інтерфейсу та безпеці даних організації. Результатом роботи є робочий прототип додатку, який демонструє можливість інтеграції LEI у екосистему EUDI Wallet.
Розробка системи для класифікації технік маніпуляції та виділення маніпулятивних фрагментів у Telegram-дописах
(2026) Буга, Яна ; Глибовець, Андрій
У роботі розроблено програмний комплекс у вигляді Telegram-бота для автоматичного виявлення маніпулятивного контенту в текстових повідомленнях. Метою дослідження є створення системи, здатної ідентифікувати наявність маніпуляцій, класифікувати застосовані техніки інформаційного впливу та локалізувати маніпулятивні фрагменти безпосередньо в тексті. Для розв’язання поставленого завдання застосовано моделі глибокого навчання на базі трансформерної архітектури XLM-RoBERTa: багатомітковий класифікатор технік маніпуляції та модель класифікації на рівні токенів (token-level) для виділення фрагментів за допомогою BIO-розмітки. У межах роботи проведено дослідницький аналіз даних, навчання моделей, порівняння з базовими (baseline) підходами та комплексний аналіз помилок. Практичним результатом є готовий до експлуатації Telegram-бот, який приймає текст або переслану публікацію та повертає користувачеві перелік виявлених технік із лаконічними поясненнями, а також вихідний текст із візуально підсвіченими маніпулятивними фрагментами.
Evolution of Collaborative Resource-Gathering Strategies in a Decentralized Agent System
(2026) Vetrykush, Daria ; Medvid, Serhii
This thesis presents the design and implementation of a computational framework for studying the evolution of cooperative behaviors in decentralized multi-agent systems, which constitutes the primary engineering contribution of this work. The developed codebase integrates a custom genetic algorithm with a Mesa-based agentbased simulation infrastructure, organized as a five-layer modular architecture that separates evolutionary search from simulation through a single contractual interface boundary. The genotype system uses a 15-parameter direct encoding with inventory dependent constraint enforcement at three validation sites. Fitness evaluation is handled by a parameterized module with configurable individual-collective weighting, allowing systematic control over selection pressure. Full reproducibility across all runs is guaranteed by a three-level deterministic seed hierarchy with instance-based random number generators. Parallel execution is achieved through Joblib-based process-level parallelization, and an automated statistical analysis pipeline produces structured artifacts after each experimental condition. Using this framework as a test stand, agent populations evolved under eleven systematically varied fitness weightings spanning purely individualistic to purely collectivistic objectives, across 220 independent evolutionary runs. The results of the experiments provide operational validation that the framework correctly isolates fitness function composition as the primary experimental variable. Collective efficiency correlates strongly with the selection regime (Spearman ε = ↑0.84, p < 10↑60). An unexpected cooperation paradox was identified and mechanistically explained through compensatory behavioral configurations. Furthermore, three discrete behavioral regime zones were mapped across the fitness function continuum. Together, the developed framework and the experimental findings o!er both a reusable research tool and practical guidance for fitness function engineering in cooperative multi-agent system design.
Оптимізація нейронної мережі для роботи в розширенні iOS- застосунку
(2026) Гібський, Владислав ; Франків, Олександр
Метою дослідження є розробити та експериментально перевірити підхід до оптимізації компактних генеративних нейронних мереж для їх стабільного функціонування в умовах ресурсних обмежень iOS-розширень, а також визначити фактичні межі застосовності методів стиснення на ANE для цього класу моделей.
Розробка інструменту для виявлення неправильного застосування конструкцій Swift Concurrency
(2026) Катаскіна, Олександра ; Франків, Олександр
Кваліфікаційна робота присвячена розробці інструменту для виявлення неправильного застосування конструкцій конкурентного програмування у мові Swift. В інструменті використовується бібліотека SwiftSyntax для синтаксичного аналізу вихідного коду з метою ідентифікації поширених паттернів неправильного використання конструкцій Swift Concurrency. Для реалізації динамічного аналізу використано інструмент ThreadSanitizer та бібліотеку swiftconcurrency- extras. Робота включає аналіз 9 помилок, які піддаються виявленню з використанням статичного аналізу синтаксичного дерева файлів з вихідним кодом програми. Для кожної з 9 реалізованих діагностик визначено логіку виявлення на основі обходу синтаксичного дерева, рівні серйозності та рекомендації щодо виправлення. Інструмент інтегрується з Xcode через механізм Run Script Build Phase та виводить діагностику у форматі, сумісному з Issue Navigator. Тестування інструменту проведено на 12 реальних проєктах, у результаті чого виявлено 654 потенційно неправильні випадки використання Swift Concurrency. Аналіз результатів підтвердив високу точність для правил із високим рівнем впевненості та визначив напрямки для подальшого вдосконалення правил, які в результаті аналізу, мають випадки хибнопозитивного виявлення проблем.
Автоматизоване виявлення ін'єкцій у запитах в застосунках із вбудованими великими мовними моделями (LLM)
(2026) Качинська, Ірина ; Франків, Олександр
У даній роботі розглянуто проблему безпеки iOS-застосунків з вбудованими великими мовними моделями, зокрема загрозу атак типу prompt injection. Проаналізовано особливості локального розгортання LLM на платформі iOS, класифікацію характерних вразливостей мовних моделей та існуючі підходи до їх виявлення і запобігання. На основі проведеного аналізу розроблено модуль автоматизованого виявлення ін'єкцій у запитах, що реалізує чотириступеневий конвеєр обробки: нормалізацію вхідного тексту, детекцію на основі правил та семантичний аналіз із застосуванням вбудувань речень та класифікацію на основі донавченої моделі DistilBERT. Модуль охоплює 14 типів атак, включає валідацію вихідних даних моделі та адаптований до ресурсних обмежень мобільної платформи.
Cтворення мультипідписного криптовалютного гаманця на основі блокчейну Aptos
(2026) Квятковський, Андрій ; Гороховський, Кирило
Ця робота присвячена реалізації смартконтракту мультипідписного криптовалютного гаманця для блокчейну Aptos, а також веб-платформи для користування цим гаманцем. Функціонал застосунку «Antos» включає створення мультпідписних криптовалютних гаманців, присвоєння їм унікальних параметрів, що визначатимуть механіку їх роботи, запрошення інших користувачів до гаманця, доєднання до публічних благодійних гаманців, ініціація та проведення транзакцій, підписання транзакцій тощо. Рівень клієнта реалізований за допомогою бандлера Vite та веб-фреймворка React. Рівень сервера в основному реалізований за допомогою модулів, написаний на мові Move, розміщених на блокчейні Aptos. Додатково використовуються реляційна БД PostпreSQL та сервер на Express.
Аналіз якості генерації коду на Swift за допомогою великих мовних моделей (LLM)
(2026) Літвінчук, Захар ; Франків, Олександр
У роботі досліджено проблему оцінювання якості коду, згенерованого великими мовними моделями для мови Swift. Проаналізовано обмеження традиційних текстових метрик та обґрунтовано доцільність оцінювання на основі компіляції й виконання тестів. У межах роботи розглянуто та розширено підхід SwiftEval: описано структуру спеціалізованого датасету, класифікацію задач за складністю і тематичними категоріями, а також методологію тестування SwiftUI-інтерфейсів. Окремо реалізовано автоматизований алгоритм оцінювання, що охоплює попередню обробку завдань, генерацію відповідей моделями, збереження результатів у базі даних, побудову Xcode-проєктів, компіляцію та запуск Unit-тестів у середовищі macOS. На основі зібраних результатів проведено порівняльний аналіз моделей OpenAI, Anthropic та Google за метриками pass@k і compile@k. Отримані результати показали, що жодна модель не має універсальної переваги в усіх розрізах: ефективність залежить від типу задачі, її складності та обраного критерію оцінювання.
Extending MorphoNAS With Multidimensional Developmental Processes for Searching Neural Architectures
(2026) Loshak, Maksym ; Medvid, Sergii
This thesis extends MorphoNAS, a morphogenetic neural architecture search framework, from two-dimensional to three-dimensional developmental processes. The extension replaces the flat 32→32 grid with a volumetric 10→10→10 lattice, increasing local neighborhood connectivity from 8 to 26 cells. A large-scale comparative experiment comprising 1,000 independent evolutionary runs (50 target configurations, 10 seeds each, 292.7 hours of computation) demonstrates that 3D morphogenetic development outperforms 2D across multiple metrics: overall success rate (68.6% vs. 60.0%, p = 0.006), conditional success rate among nonfailed runs (77.6% vs. 66.2%, p = 0.0002), stagnation rate (19.8% vs. 30.6%, p = 0.0001), and convergence speed (mean 114 vs. 138 generations, p = 0.048), while failure rates show no statistically significant difference (p = 0.302). A conditional statistical framework was developed to address bimodal fitness distributions that render standard rank-sum tests misleading. The engineering contribution is a single codebase in which the 2D and 3D modes coexist with full backward compatibility, so existing experiments require no modification. The extension touches the core simulation, genome serialization, evolutionary operators, and experiment infrastructure. A separate visualization pipeline was built on the Manim animation engine to inspect volumetric morphogen fields, display orthogonal projections, and animate neuron migration through the developmental lattice.
Автоматизована система для безпечної збірки та розгортання вебдодатків з використанням агентних технологій
(2026) Малащук, Іванна; Кундік, Кирило
Метою роботи є розроблення прототипу автоматизованої системи для безпечної збірки та розгортання вебдодатків, яка використовує агентні технології для аналізу проєктів, прийняття рішень щодо можливості подальшого розгортання та формування пропозицій щодо усунення виявлених проблем.
Development of data pipeline for processing of streaming data on a cloud platform
(2026) Materynskyi, Volodymyr ; Cherkasov, Dmytro
Air quality monitoring is an important part of public health infrastructure worldwide, and in Ukraine it has become particularly important due to the combined impact of wartime fires and industrial emissions. Existing notification systems for Ukrainian cities operate on hourly readings with limited geographic coverage. This thesis presents the design, implementation, and evaluation of a streaming data pipeline that continuously ingests satellite readings from major Ukrainian cities, detects pollution events and visualises conditions on a live dashboard. The pipeline is organised as five loosely coupled stages spanning data ingestion, stream processing, aggregate storage, real-time visualisation, and email alerting. Load testing demonstrated sustained throughput of 414,000 records per minute with sub-minute latency, and an effective ceiling of approximately 1.79 million records per minute. The work contributes a reproducible reference implementation of streaming infrastructure for environmental monitoring, addressing the coverage and latency limitations of existing Ukrainian systems.
Ego-Centric Vision for Hand Occupancy Detection: Toward Safer Human-Robot Interaction
(2026) Матійчик, Тимофій ; Горборуков, Вячеслав
The central subject of Human-Robot Interactions studies are robots, that are supposed to collaborate with humans, thus operate in a common humans’ workspace and understand their intents. One of the most important domains concerns in modern HRI researches is interactions safety – how robot should collaborate with humans and provide physically and socially secure interactions. Human hands occupancy in that case are one of key evidences for robots to define safe and appropriate interactions. The objective of this work is to reveal the most effective and safe solution, based on Computer Vision techniques, for hands segmentation and occupancy detection for human-robot interactions. The solution must demonstrate the best correlation of detection performance and effectiveness on robotic system’s integration that will provide the most reliable behavior in its interactions or collaboration with human. To accomplish the objective, the study explores the capabilities of 3 main approaches of hands segmentation and occupancy classification: a classical technique that relies on classical CV algorithms and heuristic estimations; the deep learning that applies deep segmentation and vision-language models; the hybrid method that combines classical segmentation and deep learning classification. These techniques are evaluated in terms of segmentation and classification performance and technical efficiency. This evaluation demonstrates both predictive capabilities and practical suitability and provides insights for defining the best approach for enhancing safety in HRI and adoption to robotic systems.
Розробка веб-застосунку для персоналізованого стилістичного супроводу з використанням ШІ
(2026) Медовщук, Валерія ; Борозенний, Сергій
Робота направлена на формування архітектурної моделі для веб-застосунку персоналізованого стилістичного супроводу та розробку програмного продукту, який забезпечує аналіз зовнішності користувача, підбір одягу та віртуальну примірку з використанням ШІ. У ході роботи були дослідженні існуючі аналоги fashion-платформ, для кращого розуміння недоліків і потреб користувачів та формування основних функціональних вимог для майбутнього застосунку. Поставлене завдання було виконано з використанням Flask, Vue.js, SQLAlchemy, Google Gemini API, CatVTON та інших бібліотек для досягнення найкращої результативності. Розроблено модель AI-аналізу зовнішності, яка використовує механізми комп'ютерного зору для визначення кольоротипу та фігури. Виконаний функціонал дозволяє користувачам зручно та ефективно взаємодіяти з платформою, отримувати персоналізовані рекомендації від ШІ, завантажувати фото, генерувати комплекти одягу та візуалізувати примірки.
AI-платформа для взаємодії військових, ветеранів і спільнот
(2026) Мельник, Марина ; Нагірна, Алла
Метою дослідження є розробка платформи для взаємодії військових, ветеранів та громадських спільнот з інтеграцією технологій штучного інтелекту.
Розробка додатку IDE (Playground) для навчання розробників та програмування мовами Move та Typescript на блокчейні cedra
(2026) Мошковський, Іван ; Гороховський, Кирило
Кваліфікаційна робота присвячена проєктуванню та розробці веб- орієнтованого інтегрованого середовища розробки (Web IDE) для створення, компіляції, тестування та деплою смарт-контрактів мовою Move на блокчейні Cedra. У ході роботи проаналізовано існуючі інструменти блокчейн-розробки та виявлено ключову проблему: відсутність платформи, яка поєднувала б IDE, навчальний контент і практичні інструменти в єдиному браузерному середовищі без необхідності локального налаштування. Розроблений програмний продукт реалізує такі функціональні підсистеми: редактор коду Monaco Editor з кастомною підсвіткою синтаксису Move, автоматичним відображенням помилок компілятора та hover- підказками; підсистему компіляції та тестування через Cedra CLI з трьома режимами (Tests, Debug, Coverage); вбудований PTY-термінал на базі xterm.js та node-pty, ізольований у Docker-контейнері; AI-асистент на базі Claude Haiku з контекстною обізнаністю щодо активного файлу та помилок; механізм деплою смарт-контрактів через Petra Wallet без передачі приватного ключа на сервер; структурований навчальний модуль із трьома курсами, квізами та підтримкою шести мов інтерфейсу. Технологічний стек: React 18, TypeScript 5, Vite (клієнт); Node.js 22, Express 4, Socket.IO (сервер); Docker (ізоляція терміналу); Ed25519 + JWT (автентифікація). Реалізовано комплекс із 14 заходів безпеки, що охоплює захист від path traversal, shell injection, витоку секретів та несанкціонованого доступу до файлової системи. Практична цінність роботи полягає у зниженні порогу входження для розробників смарт-контрактів мовою Move та створенні єдиної платформи, що охоплює повний цикл розробки — від вивчення основ до публікації контракту в мережі Cedra Testnet
Web Technologies Usage for Personalized Generation of Binaural Sounds in Therapeutic Contexts
(2026) Prokopchuk, Oleksandra ; Bitayeva, Oleksandra
This thesis demonstrates the implementation of the web-application for the personalized generation of binaural sounds in therapeutic and cognitively supportive contexts. The main objective of this work is to develop an interactive system, which allows the user to form individual sound sessions, particularly for relaxation, reducing stress, increasing concentration, etc. The architecture of the developed system is based on the combination of Python Flask as a server-side component responsible for computing sound signals, and React.js as a client-side component for the user interface. The project itself considers the generation of binaural tones with given parameters (base frequency, binaural beat frequency, duration, etc.) using various libraries and provides the possibility of mixing synthesized signals with natural background sounds. The developed application demonstrates the practical combination of webtechnologies and digital signal processing (DSP), offering a foundation for creating self-regulation tools, increasing productivity and enhancing emotional balance for users.
Автоматизація перевірки безпеки застосунку на етапі розробки
(2026) Прокоф’єв, Андрій ; Франків, Олександр
Кваліфікаційна робота присвячена проєктуванню та реалізації автономного оркестратора для автоматизації аудиту безпеки мобільних застосунків на платформі iOS. Метою роботи є усунення фрагментації інструментарію та забезпечення конфіденційності аналізу шляхом створення self-hosted рішення, що інтегрує статичні та динамічні методи перевірки артефактів. У ході дослідження проаналізовано апаратні обмеження безпеки iOS 18/26, зокрема механізми SPTM та TXM, які ускладнюють проведення динамічного аналізу на фізичних пристроях без Jailbreak-доступу. Систематизовано набір із десяти ключових діагностичних правил на основі стандарту OWASP MASVS v2.1. Спроєктовано мікросервісну архітектуру на базі FastAPI та Docker, що забезпечує ізоляцію аналітичних модулів та stateless-обробку IPA-пакетів. Реалізований програмний комплекс об’єднує семантичний SAST-аналізатор Semgrep, SCA-модуль Dependency-Check та інтерактивний сканер оперативної пам’яті на базі Frida. Ключовою особливістю системи є алгоритм автоматизованої кореляції знахідок, який дозволяє верифікувати теоретичні вразливості коду через рантайм-інспекцію сегментів пам’яті rw- у середовищі симулятора. Експериментальна оцінка ефективності на базі "SecurityTestApp" підтвердила здатність системи ідентифікувати 68 дефектів безпеки. Впровадження рантайм- верифікації дозволило знизити рівень "шуму" у звітах на 45 % та підвищити метрику Precision до 0,92. Система забезпечує повний цикл аналізу застосунку обсягом 500 МБ за 38 хвилин, що дозволяє інтегрувати її у DevSecOps-пайплайни сучасних команд розробки.
Planning and Control of Autonomous UAV Missions
(2026) Prokhorov, Bohdan ; Kurochkin, Andrew
As robotics systems become more advanced, enabling them to complete missions without human control becomes more important. In this work, we researched how to design and develop a real-time visual servoing solution for a quadrotor UAV equipped with a companion computer, enabling autonomous flight and target tracking. We present an Image-Based Visual Servoing (IBVS) controller that guides the UAV to approach and hover over a target using solely a lightweight object tracking neural network within a closed-loop control framework. Implementing this system solution requires no prior knowledge of the target and operates without GPS during the control phase, relying entirely on visual feedback to accomplish the task defined by the operator.
Відтворюване середовище автоматизованого контролю знань
(2026) Рафіков, Рінат ; Бабич, Трохим
Кваліфікаційна робота присвячена розробці відтворюваного середовища автоматизованого контролю знань у галузі кібербезпеки вебзастосунків. Актуальність теми зумовлена обмеженнями традиційних систем управління навчанням, які не мають вбудованих засобів організації практичних завдань з виявлення та експлуатації вразливостей які можна було б легко інтегрувати у навчальний процес. Метою роботи є проєктування та реалізація контейнеризованої вебплатформи, що поєднує функціональність реалістичного вебзастосунку з повноцінним лабораторним модулем для практичного навчання кібербезпеці. Об’єктом дослідження є процес автоматизованого контролю практичних навичок з кібербезпеки, предметом — методи та засоби побудови відтворюваного контейнеризованого середовища оцінювання. Ключовою архітектурною рисою системи є механізм умовного підключення вразливих реалізацій компонентів засобами ін’єкції залежностей, що дозволяє розширювати банк лабораторних робіт без модифікації основного коду застосунку зі збереженням принципу "безпечне за замовчуванням".
Vision-language models for proxemics in robot perception
(2026) Рудас, Владислава ; Горборуков, Вячеслав
The understanding of proxemics, the science of interpersonal spatial behaviour, plays a crucial role in ensuring that robots can navigate and behave naturally in shared spaces with humans. Despite significant advances in robot perception, existing systems are not always capable of analysing space and, on that basis alone, understanding correct and appropriate behaviour in a specific situation, particularly when it comes to interacting with people and understanding their comfort zones and acceptable proximity. This thesis aims to research the potential of implementing vision-language models to address the problem of a robot’s understanding of proxemic zones based on images captured by a robot-mounted camera. To solve this problem, several state-of-the-art vision-language models were evaluated, including InternVL, Qwen-VL, SmolVLM, Ministral and MiniCPM-V. The evaluation was conducted using three structured prompts, to investigate the impact of instruction complexity on the model's performance. Furthermore, the study was not limited to simply testing the models’ ability to understand context and tasks; to improve task performance, a parametrically efficient fine-tuning approach using QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) was also used.

Browse

Recent Submissions