2. Головна
  3. АРХІВ НОМЕРІВ
  4. 2021 рік
  5. Том 43, № 1 (2021)
  6. c. 107-116
  7. Архив номеров
  8. 2023 год
  9. 45-5

Електронне моделювання

Том 45, №5 (2023)

https://doi.org/10.15407/emodel.45.05

ЗМІСТ

Математичне моделювання та обчислювальні методи

  В.І. Гавриш
3-19
  О.І. Красильніков
Класифікація моделей двокомпонентних сумішей симетричних розподілів з нульовим коефіцієнтом ексцесу
20-38
  М.А. Новотарський, В.А. Кузьмич
Дворівневий метод моделювання руху рідини за допомогою решітчастої моделі Больцмана та згорткової нейронної мережі
39-53 

Інформаційні технології

 

В.Ю. Зубок, А.В. Давидюк, Т.М. Клименко
Кібербезпека критичної інфраструктури в законодавстві України та в директиві (ЄС) 2022/2555
54-66
 

Ф.О. Коробейніков
Онтологія цілей і задач резильєнтності для організаційного рівня систем захисту інформації
67-80
  М.М. Чайкін
ПРОБЛЕМИ ТА ПЕРСПЕКТИВИ ВПРОВАДЖЕННЯ ОЦІНКИ РІВНЯ ЗРІЛОСТІ ПРОЦЕСІВ КІБЕРБЕЗПЕКИ ОБ'ЄКТІВ КРИТИЧНОЇ ІНФРАСТРУКТУРИ ЕНЕРГЕТИЧНОГО СЕКТОРУ УКРАЇНИ  ВІДПОВІДНО ДО NIST CYBERSECURITY FRAMEWORK
81-88
  В.О. Болілий, Л.П. Суховірська, , Ю.М. Гордієнко 
Розпізнавання емоцій користувача із використанням штучного інтелекту
89-102 
  О.С. Білоконь
Архітектура програмного забезпечення навігаційних систем робототехнічних модулів керування
103-112 

Застосування методів та засобів моделювання

  А.М. Сергієнко, І.В. Мозговий
Проєктування апаратного декомпресора
113-129

 

Математичні моделі температурного поля у елементах електронних пристроїв із чужорідним включенням

В.І. Гавриш, д-р техн. наук

Національний університет «Львівська політехніка»
Україна, 79013, Львів, вул. С. Бандери, 12
тел. (032) 2582578, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2023, 45(5):03-19

https://doi.org/10.15407/emodel.45.05.003

АНОТАЦІЯ

Розроблено лінійну та нелінійну математичні моделі визначення температурного поля, а в подальшому і аналізу температурних режимів в ізотропних середовищах із напів­наскріз­ними чужорідними включеннями, які піддаються зовнішньому тепловому навантаженню. Для розв’язування нелінійної крайової задачі запроваджено лінеаризуючу функцію, із використанням якої лінеаризовано вихідне нелінійне рівняння теплопровідності та нелінійні крайові умови і внаслідок отримано частково лінеаризоване диференціальне рівняння другого порядку з частковими похідними та розривними і сингулярними коефі­цієнтами відносно лінеаризуючої функції та частково лінеаризовані крайові умови. Для остаточної лінеаризації частково лінеаризованих диференціального рівняння та крайо­вих умов виконано апроксимацію температури за однією з просторових координат на межових поверхнях включення кусково-сталими функціями. Для розв’язування отрима­ної лінійної крайової задачі використано метод інтегрального перетворення Ганкеля, внаслідок чого отримано аналітичний розв’язок, який визначає запроваджену лінеаризую­чу функцію. Для числового аналізу поведінки температури та теплообмінних процесів, зумовлених зовнішнім тепловим навантаженням, розроблено програмні засо­би, із використанням яких виконано геометричне зображення розподілу температури залежно від просторових координат. Отримані результати свідчать про відповідність розроблених математичних моделей аналізу теплообмінних процесів у неоднорідних середовищах із зовнішнім нагріванням реальному фізичному процесу. Розроблені моделі дають змогу аналізувати середовища з чужорідними елементами при зовнішніх тепло­вих на­вантаженнях щодо їх термостійкості. Як наслідок, стає можливим її підвищити і захис­тити від перегрівання, яке може спричинити руйнування не тільки окремих елементів, а й всієї конструкції.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

температурне поле; ізотропне неоднорідне середовище; тепло­провідність; конвективний теплообмін; ідеальний тепловий контакт; зовнішнє нагрі­ван­ня; тепловий потік; термочутливість, напівнаскрізне чужорідне включення.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Carpinteri A., Paggi M. Thermoelastic mismatch in nonhomogeneous beams. Eng. Math. 2008. Vol. 61, no 2-4. P. 371-384.
  2. Noda N. Thermal stresses in materials with temperature-dependent properties. Mech. Rev. 1991. Vol. 44. P. 383-397.
  3. Otao Y., Tanigawa O., Ishimaru O. Optimization of material composition of functionality graded plate for thermal stress relaxation using a genetic algorithm. Therm. Stresses. 2000. Vol. 23. P. 257-271.
  4. Tanigawa Y., Akai T., Kawamura R. Transient heat conduction and thermal stress problems of a nonhomogeneous plate with temperature-dependent material properties. Therm. Stresses. 1996. Vol. 19, no 1. P. 77-102.
  5. Tanigawa Y., Otao Y. Transient thermoelastic analysis of functionally graded plate with temperature-dependent material properties taking into account the thermal radiation. Nihon Kikai Gakkai Nenji Taikai Koen Ronbunshu. 2002. Vol. 2. P. 133-134.
  6. Yangian Xu, Daihui Tu. Analysis of steady thermal stress in a ZrO2/FGM/Ti-6Al-4V composite ECBF plate with temperature-dependent material properties by NFEM: 2009–WASE Int. Conf. on Informa / Eng. Vol. 2-2. P. 433-436.
  7. Довбня К.М., Дундар О.Д. Стаціонарний теплообмін тонких пологих ізотропних оболонок, які знаходяться під дією джерел тепла, зосереджених по двовимірній області. Вісник Донецького національного університету. Серія А «Природничі науки». № 1-2. С. 107-112.
  8. Азаренков В.И. Исследование и разработка тепловой модели и методов анализа температурных полей конструкций радиоэлектронной аппаратуры. Technology audit and production reserves. 2012. № 3/1(5). P. 39-
  9. Гавриш В.І., Грицюк Ю.І. Температурні поля в неоднорідних середовищах із ураху­ван­ням термочутливості. Львів: Видавництво “Львівська політехніка”, 2022. 120 с.
  10. Vasyl Havrysh, Orest Kochan. Computer Science and Information Technologies. Modelling temperature field in spatial thermosensitive elements of electronic devices with local thermal heating : Materials of the XVIIth International Scientific and Technical Confere­n­ce, (CSIT–2022), Lviv, Ukraine 10-12 November 2022. P. 547-550.
  11. Vasyl Havrysh, Lubov Kolyasa, Svitlana Vozna. Temperature field in a layered plate with local heating. International scientific journal “Mathematical modeling”. 2021. Vol. 5, issue 3. P. 90-94.

ГАВРИШ Василь Іванович, д-р техн. наук, професор, професор кафедри програмного за­безпечення Національного університету «Львівська політехніка». У 1982 р. закінчив Львівський державний університет ім. І. Франка. Область наукових досліджень — мо­де­­лювання процесів теплопровідності в середовищах кусково-однорідної структури та розроблення методів визначення розв’язків лінійних і нелінійних крайових задач тепло­провідності.

Повний текст: PDF

Класифікація моделей двокомпонентних сумішей симетричних розподілів з нульовим коефіцієнтом ексцесу

О.І. Красильніков, канд. фіз.-мат. наук

Україна, Київ, тел. +38 (095) 557 02 62; e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2023, 45(5):20-38

https://doi.org/10.15407/emodel.45.05.020

АНОТАЦІЯ

На основі сім’ї двокомпонентних сумішей розподілів визначено клас симетричних не­гаусових розподілів з нульовим коефіцієнтом ексцесу, який розбито на дві групи та п’ять типів. Досліджено залежність кумулянта четвертого порядку від вагового коефі­цієнта суміші, внаслідок чого визначено умови, за яких коефіцієнт ексцесу дорівнює нулю. Обґрунтовано застосування двокомпонентної суміші розподілів Суботіна для моде­лю­вання одновершинних симетричних розподілів з нульовим коефіцієнтом ексцесу. Розглянуто алгоритм комп’ютерного моделювання негаусових випадкових величин, що мають двокомпонентний розподіл.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

негаусові розподіли, двокомпонентні суміші розподілів, куму­лянт­ні коефіцієнти, коефіцієнт асиметрії, коефіцієнт ексцесу.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Артюшенко В.М., Воловач В.И. Идентификация параметров распределения аддитив­ных и мультипликативных негауссовских помех // Автометрия, 2017, Т. 53, № 3, с. 33―43.
  2. Берегун В.С., Горовецька Т.А., Красильніков О.І. Статистичний аналіз шумів колінних суглобів // Акустичний вісник. 2011, Т. 14, № 2, с. 3―
  3. Запевалов А.С., Гармашов А.В. Асимметрия и эксцесс поверхностных волн в при­брежной зоне Черного моря // Морской гидрофизический журнал. 2021, Т. 37, № 4, c. 447―459. DOI:22449/0233-7584-2021-4-447-459
  4. Красильников А.И., Берегун В.С., Полобюк Т.А. Кумулянтные методы в задачах шу­мовой диагностики теплоэнергетического оборудования / Под общ. ред. А.И. Кра­­сильникова. Киев: Освита Украины, 2019. 228 с.
  5. Кузнецов Б.Ф., Бородкин Д.К., Лебедева Л.В. Кумулянтные модели дополнительных погрешностей // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2013, № 1 (37), с. 134―
  6. Малкин А.Л., Сорин А.Я., Фиников Д.Б. Применение кумулянтного анализа в статис­тической обработке сейсмических записей // Геология и геофизика. 1986, № 5, с. 75— 85.
  7. Новицкий П.В., Зограф И.А. Оценка погрешностей результатов измерений. Ленин­град: Энергоатомиздат, 1991. 304 с.
  8. Arnau J., Bendayan R., Blanca M.J., Bono R. The effect of skewness and kurtosis on the robus­tness of linear mixed models // Behavior Research Methods. 2013, Vol. 45, No. 3, p. 873- DOI: 10.3758/sl3428-012-0306-x
  9. Blanca M.J., Arnau J., Lopez-Montiel D., Bono R., Bendayan R. Skewness and kurtosis in real data samples // Methodology. 2013, No. 9, p. 78- DOI: 10.1027/1614-2241/a000057
  10. De Carlo L.T. On the meaning and use of kurtosis // Psychological Methods. 1997. Vol. 2, No. 3. P. 292-307.
  11. Downey T.J.G., Martin P., Sedlaček M., Beaulieu L.Y. A Computational Analysis of the Application of Skewness and Kurtosis to Corrugated and Abraded Surfaces // Quarterly Physics Review. 2017. Vol. 3, Issue 3. P. 1-
  12. Mohammed T.S., Rasheed M., Al-Ani M., Al-Shayea Q., Alnaimi F. Fault Diagnosis of Rotating Machine Based on Audio Signal Recognition System: An Efficient Approach // International Journal of Simulation: Systems, Science & Technology. 2020. Vol. 21, No. 1, p. 8.1-8. DOI: 10.5013/IJSSST.a.21.01.08
  13. Müller R.A.J., von Benda-Beckmann A.M., Halvorsen M.B., Ainslie M.A. Application of kurtosis to underwater sound // J. Acoust. Soc. Am. 2020. Vol. 148, No. 2. P. 780- DOI: 10.1121/10.0001631
  14. Wang H., Chen P. Fault Diagnosis Method Based on Kurtosis Wave and Information Divergence for Rolling Element Bearings // WSEAS Transactions on Systems. 2009. Vol. 8, Issue 10. P. 1155-
  15. Лемешко Б.Ю. Критерии проверки отклонения распределения от нормального закона. Руководство по применению. Москва: ИНФРА-М, 2018. 160 с.
  16. Johnson N.L., Kotz S., Balakrishnan N. Continuous Univariate Distributions. Vol. 1, Second Edition, New York: John Wiley & Sons, 1994. 703 p.
  17. Hildebrand D.K. Kurtosis measures bimodality? // Amer. statist. 1971. Vol. 25, No. P. 42- 43.
  18. Joiner B.L., Rosenblatt J.R. Some properties of the range in samples from Tukey's symmetric lambda distributions // Jour. Amer. Statist. Assoc. 1971. Vol. 66, No. P. 394-399.
  19. Johnson M.E., Tietjen G.L., Beckman R.J. A New Family of Probability Distributions with Applications to Monte Carlo Studies // Jour. Statist. Assoc. 1980. Vol. 75, No. 370. P. 276-279.
  20. Krasil’nikov A.I. Class non-Gaussian distributions with zero skewness and kurtosis // Radioelectronics and Communications Systems. 2013. Vol. 56, No. P. 312-320.
  21. Kale B.K., Sebastian G. On a Class of Symmetric Nonnormal Distributions with a Kurtosis of Three // H. N. Nagaraja et al. (eds.). Statistical Theory and Applications. Springer-Verlag New York, Inc., 1996. P. 55-
  22. Красильников А.И. Класс негауссовских симметричных распределений с нулевым коэффициентом эксцесса // Электронное моделирование. 2017. Т. 39, № 1. С. 3—17.
  23. Barakat H.M. A new method for adding two parameters to a family of distributions with application to the normal and exponential families // Statistical Methods & Applications. 2015. Vol. 24, Issue 3. P. 359- DOI: 10.1007/s10260-014-0265-8
  24. Красильников А.И. Анализ кумулянтных коэффициентов двухкомпонентных смесей сдвинутых гауссовых распределений с равными дисперсиями // Электронное моделирование. 2020. Т. 42, № 3. С. 71—88. DOI: https://doi.org/10.15407/emodel.42.03.071
  25. Красильніков О.І. Аналіз кумулянтних коефіцієнтів двокомпонентних сумішей зсунутих негаусових розподілів // Електронне моделювання. 2021. Т. 43, № 5. С. 73— DOI: https://doi.org/10.15407/emodel.43.05.073
  26. Barakat H.M., Aboutahoun A.W., El-kadar N.N. A New Extended Mixture Skew Normal Distribution, With Applications // Revista Colombiana de Estadstica. 2019. 42, Issue 2. P. 167-183. DOI: http://dx.doi.org/10.15446/rce.v42n2.70087
  27. Вадзинский Р.Н. Справочник по вероятностным распределениям. Санкт-Петербург: Наука, 2001. 295 с.
  28. Красильников А.И. Семейство распределений Субботина и его классификация // Элект­ронное моделирование. 2019. Т. 41, № 3. С. 15—31. DOI: https://doi.org/10.15407/ emodel.41.03.015

КРАСИЛЬНІКОВ Олександр Іванович, канд. фіз.-мат. наук, доцент. У 1973 р. закінчив Київський політехнічний інститут. Область наукових досліджень — математичні мо­делі, імовірнісні характеристики і методи статистичної обробки флуктуаційних сигналів в системах шумової діагностики.

Повний текст: PDF

Дворівневий метод моделювання руху рідини за допомогою решітчастої моделі Больцмана та згорткової нейронної мережі

М.А. Новотарський, д-р техн. наук, В.А. Кузьмич, аспірант

Національний технічний університет України
«Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського»,
Україна, 03056, Берестейський пр-т, 37
e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її., Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2023, 45(5):39-53

https://doi.org/10.15407/emodel.45.05.039

АНОТАЦІЯ

Запропоновано новий дворівневий метод моделювання руху рідини в закритих поверх­нях. Метод моделює нестаціонарний гідродинамічний процес і включає два рівні опису процесу моделювання. Перший рівень підтримує розвиток процесу у часі і реалізований на основі решітчастої моделі Больцмана. На другому рівні для кожного часового шару на основі отриманого поля швидкостей відбувається уточнення розподілу тиску за ра­ху­нок моделювання розв’язку рівняння Пуассона у робочій області за допомогою згорт­ко­вої нейронної мережі, яка попередньо навчена на тренувальному наборі даних, що сфор­мований для заданого кола типових задач. Запропоновано метод, що об’єднує обидві тех­нології з урахуванням компенсації характеристики стисливості. Описано структуру та особливості тренування нейронної мережі. Проведено експерименти на моделях, що імітують травний тракт людини у різних станах. Порівняно швидкодію розробленого ме­тоду з чисельним методом.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

гідродинаміка, решітчаста модель Больцмана, рівняння Пуассона, згорткова нейронна мережа.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Bristeau M.O., Glowinski R., Periaux J. Numerical methods of the Navier-Stokes equations. Applications to the simulation of compressible and incompressible viscous flows. Computer Physics Reports. Vol. 6, no. 1-6. P. 73-187. URL: https://doi.org/10.1016/ 0167-7977(87)90011-6 (date of access: 01.06.2023).
  2. Dissanayake M., Phan-Thien N. Neural-network-based approximations for solving partial differential equations. Communications in Numerical Methods in Engineering. Vol. 10, no. 3. P. 195-201. URL: https://doi.org/10.1002/cnm.1640100303 (date of access: 4.06.2023).
  3. Mc-Fall K.S., Mahan J.R. Artificial Neural Network Method for Solution of Boundary Value Problems with Exact Satisfaction of Arbitrary Boundary Conditions. IEEE Transactions on Neural Networks. Vol. 20, no. 8. P. 1221-1233. URL: https://doi.org/10.1109/ TNN.2009.2020735 (date of access: 25.05.2023).
  4. Lagaris I., Likas A. Neural-network methods for boundary value problems with irregular boundaries. IEEE Transactions on Neural Networks. Vol. 11, no. 5. P. 1041-1049. URL: https://doi.org/10.1109/72.870037 (date of access: 12.05.2023).
  5. Вовк О.В. Числове моделювання нелінійних еволюційних задач дифузії-адвекції-реакції: дис. … канд. фіз-мат. наук: 01.01.07. Львів, 2016. 218 с. https://www.lnu. edu.ua/wp-content/uploads/2016/05/dis_vovk.pdf (дата звернення: 24.06.2023).
  6. Doolen G. Lattice Gas Methods. Cambridge: MIT Press, 1991. 347 p.
  7. Kruger T., Kusumaatmaja H., Kuzmin A., Shardt O. The Lattice Boltzmann Method: Principles and Practice. New York: Springer, 2017. 718 p.
  8. Sterling J.D., Chen S. Stability analysis of lattice Boltzmann methods. Journal of Computational Physics. Vol. 123, no. 1. P. 196-206. URL: https://doi.org/10.1006/jcph. 1996.0016 (date of access: 28.05.2023).
  9. Koelman J. A simple lattice Boltzmann scheme for Navier-Stokes fluid flow. Europhysics 1991. Vol. 15, no. 6. P. 603-607. URL: https://doi.org/10.1209/0295-5075/15/6/007  (date of access: 27.05.2023).
  10. Chen S., Doolen G.D. Lattice Boltzmann Method for Fluid Flows. Annual Review of Fluid Mechanics. 1998. Vol. 30. P. 329-364. URL: https://doi.org/10.1146/annurev.fluid. 30.1.329 (date of access: 01.06.2023).
  11. Horwitz J.A., Vanka S.P., Kumar P. LBM simulations of dispersed multiphase flows in a channel: role of a pressure Poisson equation. Fluids Engineering Division Summer Meeting: proceedings of the ASME-JSME-KMSE. Published Online: November 20, 2019 URL: https://doi.org/10.1115/AJKFluids2019-4943 (date of access: 11.06.2023).
  12. Schofield S.P., Christon M.A., Dyadechko V. Multi-material incompressible flow simulation using the moment-of-fluid-method. International Journal for Numerical Methods in Fluids. 2010. Vol. 63. P. 931-952. URL: https://doi.org/10.1002/fld.2108 (date of access: 12.06.2023).
  13. Chitode J.S. Numerical Methods. Huddleston: Technical Publications, 2011. 556 p.
  14. Kuzmych V., Novotarskyi M. Accelerating simulation of the PDE solution by the structure of the convolutional neural network modifying. The 2nd International Conference on Artificial Intelligence and Logistics Engineering (ICAILE2022): proceedings of the ICAILE2022. Virtual Conference, 20-22 February 2022 / Lecture Notes on Data Engineering and URL: https://doi.org/10.1007/978-3-031-04809-8_1 (date of access: 01.06.2023).
  15. Duchi J., Hazan E., Singer Y. Adaptive subgradient methods for online learning and stochastic optimization. Journal of Machine Learning Research. 2011. Vol. 12. P. 2121-2159. URL: https://dl.acm.org/doi/10.5555/1953048.2021068 (date of access: 02.06.2023).

НОВОТАРСЬКИЙ Михайло Анатолійович, д-р техн. наук, професор кафедри обчислю­вальної техніки Національного технічного університету України «Київський політех­нічний інститут ім. Ігоря Сікорського». В 1979 р. закінчив Київський політехнічний інститут. Область наукових досліджень — математичне моделювання фізичних про­цесів, машинне навчання.

КУЗЬМИЧ Валентин Анатолійович, аспірант кафедри обчислювальної техніки На­ціональ­ного технічного університету України «Київський політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського», котрий закінчив в 2018 р. Область наукових досліджень — математичне моделювання фізичних процесів, машинне навчання.

Повний текст: PDF

Кібербезпека критичної інфраструктури в законодавстві України та в директиві (ЄС) 2022/2555

В.Ю. Зубок, д-р техн. наук, А.В. Давидюк, Т.М. Клименко

Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Україна, 03164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15
тел. (+38044) 4241063, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.;
Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.; Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. Вам необхідно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Èlektron. model. 2023, 45(5):54-66

https://doi.org/10.15407/emodel.45.05.054

АНОТАЦІЯ

Наведено галузі, сектори та основні критерії визначення критичних об’єктів, стан кібербезпеки яких підлягає особливому контролюванню, зокрема, з боку державних органів. Також представлено відомі світові підходи до визначення критичної інфра­структури та вимог до її кіберзахисту. Проаналізовано основні положення Директиви (ЄС) 2022/2555, відомої як NIS2, її відмінності від попередньої директиви NIS. Показано класифікацію об’єктів з особливим контролем кібербезпеки, галузі та сектори, розши­рення відносно ста­рих положень для порівняння з українським законодавством і прак­тикою і для подальшої оцінки обсягів та напрямків робіт з гармонізації українських нор­мативно-пра­вових актів з документами Европейського Союзу.

КЛЮЧОВІ СЛОВА:

Директива NIS2, кібербезпека, критична інфраструктура, порів­няль­ний аналіз.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

  1. Деякі питання об’єктів критичної інфраструктури: Постанова Каб. Міністрів України від 09.10.2020р. №1109: станом на 11 трав. 2023 р. URL: https://zakon.rada.gov.ua/ laws/show/1109-2020-п#Text (дата звернення: 12.07.2023).
  2. Про затвердження Порядку ведення Реєстру об’єктів критичної інфраструктури, вклю­чення таких об’єктів до Реєстру, доступу та надання інформації з нього: Постанова Каб. Міністрів України від 28.04.2023р. №  URL: https://zakon.rada.gov.ua/ laws/ show/415-2023-п#Text (дата звернення: 12.07.2023).
  3. Деякі питання об’єктів критичної інформаційної інфраструктури: Постанова Каб. Міністрів України від 09.10.2020 р. № 943: станом на 7верес. 2022 р. URL: https://zakon. rada.gov.ua/laws/show/943-2020-п#Text (дата звернення: 12.07.2023).
  4. Про затвердження Критеріїв з визначення підприємств, установ та організацій, які мають важливе значення для національної економіки у сферах організації спе­ціаль­но­го зв’язку, захисту інформації, кіберзахисту, захисту критичної інфраструк­тури, елект­ронних комунікацій та радіочастотного спектра в особливий період: Наказ Адмін. Держ. служби спец. зв’язку та зах. інформації України від 31.05.2023р. №  URL: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/z1057-23#Text (дата звернення: 12.07.2023).
  5. Enhancing the protection and cyber-resilience of critical information infrastructure. URL: https://digitalregulation.org/enhancing-the-protection-and-cyber-resilience-of-critical-information-infrastructure/ (дата доступу: 28.07.2023).
  6. Directive (EU) 2022/2555 of the European Parliament and of the Council of 14 December 2022 on measures for a high common level of cybersecurity across the Union, amending Regulation (EU) No 910/2014 and Directive (EU) 2018/1972, and repealing Directive (EU) 2016/1148 (NIS2 Directive). O.J. L 333, 27.12.2022, p. 80–152.
  7. NIS2 cyber law for essential businesses: what is the difference between NIS1 and NIS2? | Guardey. Guardey. URL: https://www.guardey.com/what-is-the-difference-between-nis1-and-nis2/ (дата доступу: 28.08.2023).
  8. NIS2 Directive | Prepare Your Organization Now. The NIS2 Directive. URL: https://nis2directive.eu (дата доступу: 28.08.2023).

ЗУБОК Віталій Юрійович, д-р техн. наук, пров. наук. співробітник Інcтитуту про­блем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. У 1994 р. закінчив Київський полі­технічний інститут. Область наукових досліджень ― глобальні комп’ю­терні мережі, Інтернет, теорія складних мереж, кібербезпека, цифрова резильєнтність.

ДАВИДЮК Андрій Вікторович, мол. наук. співробітник Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. У 2018 р. закінчив Інститут спеціального зв’язку та захисту інформації Національного технічного університету України «Київсь­кий політехнічний інститут ім. Ігоря Сікорського». Область наукових дослід­жень ― інформаційна безпека, кібербезпека, управління ризиками інформаційної безпе­ки, візуальна аналітика, безпека автоматизованих систем управління техно­логічними процесами, кіберстійкість.

КЛИМЕНКО Тетяна Михайлівна, зав. науково-організаційним відділом Інституту проб­лем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. У 1984 р. закінчила Київський політехнічний інститут. Область наукових досліджень ― менеджмент наукових проєктів, оптимізація планування робіт.

Повний текст: PDF