ДОСЛІДЖЕННЯ ХМАРНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ТА МЕТОДІВ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ ДЛЯ РЕАЛІЗАЦІЇ ТЕХНОЛОГІЧНИХ ПРОЦЕСІВ У КРИТИЧНІЙ ІНФРАСТРУКТУРІ ДЕРЖАВИ

Тетяна Смірнова

doi:10.28925/2663-4023.2025.31.963

Автор(и)

Тетяна Смірнова Центрально український національний технічний університет https://orcid.org/0000-0001-6896-0612

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2025.31.963

Ключові слова:

безпека критичної інфраструктури, інформаційні технології, технологічні процеси, хмарні технології, штучний інтелект, Інтернет речей

Анотація

У роботі проведено дослідження наукових публікацій та дослідницьких проєктів щодо підтримки технологічних процесів у критичній інфраструктурі держави. Визначено об’єктивне протиріччя (проявляється між практичною необхідністю реалізації багатопараметричного моніторингу, автоматизації та кіберзахисту технологічних процесів у критичній інфраструктурі держави та науково-методичною недостатністю існуючих підходів, які не забезпечують комплексного використання хмарних технологій для підтримки таких процесів). Формалізовано постановку подальшого наукового завдання, яке полягає в розробленні методів та моделей підтримки технологічних процесів у критичній інфраструктурі держави на основі хмарних технологій, що забезпечать: підвищення ефективності та гнучкості управління технологічними процесами; створення засобів багатопараметричного моніторингу ключових індикаторів ефективності; удосконалення інформаційно-комунікаційних систем і мереж для автоматизації виробничих процесів; належний рівень кіберзахисту даних; формування цілісних підходів, методологій та рекомендацій для впровадження хмарних технологій у критичній інфраструктурі держави.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Martynov, S., Kunytskyi, S., Shatnyi, N., Ivanchuk, O., & Galkina, O. (2022). Optimization of the technological process of deironing groundwater in critical water supply infrastructure of settlements. 2022 IEEE 17th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), 535–538. https://doi.org/10.1109/CSIT56902.2022.10000724

Teichmann, F. (2025). Cybersecurity of critical infrastructure in Europe: The NIS2 directive in focus. International Cybersecurity Law Review, 6, 207–220. https://doi.org/10.1365/s43439-025-00154-4

Pastorek, A., & Tundis, A. (2024). Navigating the landscape of IoT security and associated risks in critical infrastructures. Proceedings of the 19th International Conference on Availability, Reliability and Security (ARES ’24), Article 112, 1–7. https://doi.org/10.1145/3664476.3669979

Ani, U. P. D., He, H. (Mary), & Tiwari, A. (2016). Review of cybersecurity issues in industrial critical infrastructure: Manufacturing in perspective. Journal of Cyber Security Technology, 1(1), 32–74. https://doi.org/10.1080/23742917.2016.1252211

Giannakidou, S., et al. (2022). 5G-enabled NetApp for predictive maintenance in critical infrastructures. 2022 5th World Symposium on Communication Engineering, 129–132. https://doi.org/10.1109/WSCE56210.2022.9916037

Wakolbinger, C., Fickert, L., Brandauer, W., Aigner, M., & Malleck, H. (2013). A vigilant concept for smart emergency supply of critical infrastructure. International ETG-Congress 2013; Symposium 1: Security in Critical Infrastructures Today, 1–4.

Woltjer, R., Hermelin, J., Nilsson, S., Oskarsson, P.-A., & Hallberg, N. (2018). Using requirements engineering in the development of resilience guidelines for critical infrastructure. 2018 13th Annual Conference on System of Systems Engineering (SoSE), 615–622. https://doi.org/10.1109/SYSOSE.2018.8428749

Malik, M. Z., Nazir, S., & Khan, H. U. (2023). Artificial intelligence based system on enhancing the capabilities of transport system: A systemic literature review. 2023 IEEE Symposium on Industrial Electronics & Applications, 1–6. https://doi.org/10.1109/ISIEA58478.2023.10212340

Chen, K., Zhou, X., Bao, Z., et al. (2025). Artificial intelligence in infrastructure construction: A critical review. Frontiers in Engineering Management, 12, 24–38. https://doi.org/10.1007/s42524-024-3128-5

Odeh, J. O., Yang, X., Samuel, O. W., et al. (2025). Systematic investigation of privacy preservation techniques for industrial IoT-enabled critical edge network infrastructure. Cluster Computing, 28, 407. https://doi.org/10.1007/s10586-025-05114-5

Arpagian, N. (2024). The threat of technological obsolescence for cybersecurity in the energy sector. In A. Barichella & J. Yada (Eds.), The Palgrave handbook of cybersecurity, technologies and energy transitions. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-031-04196-9_6-1

Borah, G. (2025). Urban water stress: Climate change implications for water supply in cities. Water Conservation Science and Engineering, 10, 20. https://doi.org/10.1007/s41101-025-00344-5

Jackson, J. S., Kantamaneni, K., Ganeshu, P., et al. (2025). Assessment of the role of nanotechnology in water sector: An expert opinion. International Journal of Energy and Water Resources. https://doi.org/10.1007/s42108-025-00389-1

Turja, T., Kork, A. A., Ilomäki, S., et al. (2025). Care robot literacy: Integrating AI ethics and technological literacy in contemporary healthcare. AI and Ethics, 5, 2623–2640. https://doi.org/10.1007/s43681-024-00576-6

Ren, H., Kwok, Q., Sun, M., et al. (2025). Toward artificial general intelligence in health care. The Visual Computer, 41, 7341–7350. https://doi.org/10.1007/s00371-025-03808-w

Ojo-Gonzalez, K., Bonilla-Morales, B., & Vargas-Lombardo, M. (2024). Software quality in the IoT in health sector and commerce sector. In T. Guarda, F. Portela, & J. M. Diaz-Nafria (Eds.), Advanced research in technologies, information, innovation and sustainability (ARTIIS 2023) (Vol. 1935). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-48858-0_2

Urkude, S. V., & Sahoo, D. (2025). Adoption of robotics technology in health care: An empirical study in emerging economy. In V. Bhateja et al. (Eds.), Innovations in information and decision sciences (FICTA 2024, Vol. 422). Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-96-0147-9_24

Goh, J. J. K. (2025). Digital health and technology adoption in public health. In B. Y. F. Fong (Ed.), The handbook of public health in the Asia-Pacific. Springer. https://doi.org/10.1007/978-981-97-1788-0_32-1

Balevičiūtė, J., Šopaga, G., & Jarašūnienė, A. (2025). Application of biometric technologies in transport and logistics companies. In O. Prentkovskis et al. (Eds.), TRANSBALTICA XV: Transportation science and technology. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-85390-6_31

Cali, U., Gourisetti, S. N. G., Sebastian-Cardenas, D. J., et al. (2024). Emerging technologies for privacy preservation in energy systems. Proceedings of the 2024 European Interdisciplinary Cybersecurity Conference (EICC ’24), 163–170. https://doi.org/10.1145/3655693.3656546

Slany, V., Krcalova, E., Balej, J., Zach, M., Kucova, T., Prauzek, M., & Martinek, R. (2025). Smart Water-IoT: Harnessing IoT and AI for efficient water management. ACM Computing Surveys, 57(12), Article 304. https://doi.org/10.1145/3744338

Nygard, A. R., & Katsikas, S. (2025). Digital supply chain security for power sector operators in the light of the new EU directives and regulation. Proceedings of PCI ’24, 70–80. https://doi.org/10.1145/3716554.3716565

Cali, Ü., Catak, F. Ö., Balogh, Z. G., Ugarelli, R., & Jaatun, M. G. (2023). Cyber-physical hardening of the digital water infrastructure. Proceedings of EICC ’23, 181–188. https://doi.org/10.1145/3590777.3591408

Marcos-Pablos, S., García-Holgado, A., & García-Peñalvo, F. J. (2018). Trends in European research projects focused on technological ecosystems in the health sector. Proceedings of TEEM'18, 495–503. https://doi.org/10.1145/3284179.3284263

Jeyakumar, S. T., Ko, R., & Muthukkumarasamy, V. (2023). A framework for user-centric visualisation of blockchain transactions in critical infrastructure. Proceedings of BSCI ’23, 44–52. https://doi.org/10.1145/3594556.3594624

Pal, R., Sequeira, R. X., Zeijlmaker, S., & Siegel, M. (2025). Optimizing cyber-resilience in critical infrastructure networks. Proceedings of the Winter Simulation Conference (WSC ’24), 774–785.

Bederna, Z., & Szadeczky, T. (2022). Industry 4.0-based critical infrastructure and the NIS Directive. Proceedings of CEEeGov ’22, 93–99. https://doi.org/10.1145/3551504.3551546

Alghamdi, M., & Alghamdi, S. (2024). Exploring quantum computing use cases for critical national infrastructures. Proceedings of ICFNDS ’23, 25–32. https://doi.org/10.1145/3644713.3644718

Akerele, A., Leppert, W., Somerville, S., & Amoussou, G.-A. (2023). The digital twins incident response to improve the security of power system critical infrastructure. Journal of Computer Science Colleges, 39(3), 86–99.

Perez-Cerrolaza, J., Abella, J., Borg, M., Donzella, C., Cerquides, J., Cazorla, F. J., Englund, C., Tauber, M., Nikolakopoulos, G., & Flores, J. L. (2024). Artificial intelligence for safety-critical systems in industrial and transportation domains: A survey. ACM Computing Surveys, 56(7), Article 176. https://doi.org/10.1145/3626314

Lee, J. (2025). Narrative-based AI ethics education for emerging technologies: Leveraging ‘The Monkey's Paw’ for AI alignment and social justice. 2025 IEEE International Symposium on Ethics in Engineering, Science, and Technology (ETHICS), 1. https://doi.org/10.1109/ETHICS65148.2025.11098410

Wiese, L., Rathinam, S. S., Oschinski, M., DeWitt, B., & Schiff, D. S. (2025). AI ethics and governance in the job market: Trends, skills, and sectoral demand. IEEE Transactions on Technology and Society. https://doi.org/10.1109/TTS.2025.3567143

Potasznik, A. (2025). Press release ethics in AI: Performative ethics in for-profit AI companies. 2025 IEEE International Symposium on Ethics in Engineering, Science, and Technology (ETHICS), 1–10. https://doi.org/10.1109/ETHICS65148.2025.11098431

Smirnova, T., Al-Oraiqat, A. M., Drieiev, O., Smirnov, O., Polishchuk, L., Khan, S., Hasan, Y. M. Y., Amro, A. M., & AlRawashdeh, H. S. (2022). Method for determining treated metal surface quality using computer vision technology. Sensors, 22(16), 6223. https://www.scopus.com/pages/publications/85137126823

Smirnova, T., Odarchenko, R., Smirnov, O., Bondar, S., & Volosheniuk, D. (2023). Optimal structure construction of private 5G network for the needs of enterprises. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, 178, 208–223. https://www.scopus.com/pages/publications/85162950840

Al-Mudhafar Aqeel, A. M., Smirnova, T., Buravchenko, K., & Smirnov, O. (2023). The method of assessing and improving the user experience of subscribers in software-configured networks based on machine learning. Advanced Information Systems, 7(2), 49–56. https://www.scopus.com/pages/publications/85176960353

Al-Azzeh, J., Ayyoub, B., Mesleh, A., Smirnova, T., Gnatyuk, S., Drieiev, O., Smirnov, O., & Dorenskyi, O. (2025). Cloud-based information system for evaluating caverns in the process of blasting metal surfaces of details. International Review on Modelling and Simulations, 18(1), 32–42. https://doi.org/10.15866/iremos.v18i1.25596