Empreu aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52868
Registre complet de metadades
Camp DCValorLengua/Idioma
dc.contributor.advisorФриз, Михайло Євгенович-
dc.contributor.advisorFryz, Mykhailo-
dc.contributor.authorЯремчук, Назарій Мар`янович-
dc.contributor.authorYaremchuk, Nazarii-
dc.date.accessioned2026-06-29T06:46:37Z-
dc.date.available2026-06-29T06:46:37Z-
dc.date.issued2026-06-27-
dc.date.submitted2026-06-13-
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/52868-
dc.descriptionРоботу виконано на кафедрі комп'ютерних наук Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя. Захист відбудеться 27.06.2026р. на засіданні екзаменаційної комісії №31 у Тернопільському національному технічному університеті імені Івана Пулюяuk_UA
dc.description.abstractКваліфікаційна робота присвячена дослідженню систем забезпечення конфіденційності місцезнаходження в цілях безпеки В першому розділі кваліфікаційної роботи описано предметну область дослідження, зокрема щодо захисту геоданих користувачів. Проаналізовано загрози, які становить витік місцезнаходження для користувачів геосервісів. Висвітлено підхід до шифрування геоданих на основі політик безпеки. В другому розділі кваліфікаційної роботи описано основну концепцію системи управління політиками конфіденційності місцезнаходження. Розглянуто склад таких політик, виявлення конфліктів, видано рекомендації щодо реалізації певних політик. В третьому розділі кваліфікаційної роботи описано процес розробки інтерфейсу користувача для налаштування політик конфіденційності Проаналізовано ефективність розробленої системи. Об’єкт дослідження: процес захисту геоданих політиками безпеки. Предмет дослідження: система управління політиками конфіденційності.uk_UA
dc.description.abstractThe qualification work is devoted to the study of location privacy systems for security purposes. The first section of the qualification work describes the subject area of the study, in particular, regarding the protection of users' geodata. The threats posed by location leakage for users of geoservices are analyzed. The approach to encrypting geodata based on security policies is highlighted. The second section of the qualification work describes the basic concept of the location privacy policy management system. The composition of such policies, conflict detection, and recommendations for the implementation of certain policies are considered. The third section of the qualification work describes the process of developing a user interface for configuring privacy policies. The effectiveness of the developed system is analyzed. Object of the study: the process of protecting geodata with security policies. Subject of the study: privacy policy management system.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 7 РОЗДІЛ 1. АНАЛІЗ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ ТА ПОСТАНОВКА ЗАВДАННЯ. 9 1.1 Оцінка актуальності питання та постановка завдань роботи 9 1.2 Огляд літератури 14 1.3 Політико-орієнтований підхід 15 1.4 Підхід до анонімності 19 1.5 Підхід на основі заплутування 24 1.6 Підхід до шифрування на основі політик 27 1.7 Висновок до першого розділу 29 РОЗДІЛ 2. СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ ПОЛІТИКОЮ КОНФІДЕНЦІЙНОСТІ МІСЦЕЗНАХОДЖЕННЯ 31 2.1 Визначення політики конфіденційності щодо місцезнаходження 31 2.2 Виявлення конфліктів політик 36 2.3 Склад політики 45 2.4 Система політичних рекомендацій 47 2.5 Висновок до другого розділу 50 РОЗДІЛ 3. ДОСЛІДЖЕННЯ ПРОДУКТИВНОСТІ СИСТЕМИ 51 3.1 Розробка інтерфейсу користувача для налаштування політик 52 3.2 Ефективність використання системи 58 3.3 Висновок до третього розділу 59 РОЗДІЛ 4. БЕЗПЕКА ЖИТТЄДІЯЛЬНОСТІ, ОСНОВИ ОХОРОНИ ПРАЦІ 60 4.1 Ергономічні проблеми безпеки життєдіяльності при роботі за комп'ютером 60 4.2 Організація безпечної роботи електроустаткування задіяного при роботі системи електронного навчання 63 4.3 Висновок до четвертого розділу 65 ВИСНОВКИ 66 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 67uk_UA
dc.format.extent71-
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherТернопільський національний технічний університет імені ім. І. Пулюяuk_UA
dc.subject122uk_UA
dc.subjectкомп’ютерні наукиuk_UA
dc.subjectуправлінняuk_UA
dc.subjectконфіденційністьuk_UA
dc.subjectмісцезнаходженняuk_UA
dc.subjectалгоритмuk_UA
dc.subjectбезпекаuk_UA
dc.subjectmanagementuk_UA
dc.subjectprivacyuk_UA
dc.subjectlocationuk_UA
dc.subjectalgorithmuk_UA
dc.subjectsecurityuk_UA
dc.titleРозробка програмної реалізації системи управління політикою конфіденційності місцезнаходженняuk_UA
dc.title.alternativeDevelopment of a Software Implementation for a Location Privacy Policy Management Systemuk_UA
dc.typeBachelor Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Яремчук Назарій Мар’янович, 2026uk_UA
dc.coverage.placenameТернопільuk_UA
dc.subject.udc004.75uk_UA
dc.relation.references1. Jiang H., Li J., Zhao P., Zeng F., Xiao Z., Iyengar A. Location Privacy-preserving Mechanisms in Location-based Services: A Comprehensive Survey // ACM Computing Surveys. 2021. Vol. 54, No. 1. Article 4. DOI: 10.1145/3423165.uk_UA
dc.relation.references2. Kim J.W., Edemacu K., Kim J.S., Chung Y.D., Jang B. Privacy-preserving mechanisms for location privacy in mobile crowdsensing: A survey // Journal of Network and Computer Applications. 2022. Vol. 200. Article 103315. DOI: 10.1016/j.jnca.2021.103315.uk_UA
dc.relation.references3. Kim J.W., Edemacu K., Kim J.S., Chung Y.D., Jang B. A Survey of Differential Privacy-Based Techniques and Their Applicability to Location-Based Services // Computers & Security. 2021. Vol. 111. Article 102464. DOI: 10.1016/j.cose.2021.102464.uk_UA
dc.relation.references4. Zhang S., Li M., Liang W., Sandor V.K.A., Li X. A Survey of Dummy-Based Location Privacy Protection Techniques for Location-Based Services // Sensors. 2022. Vol. 22, No. 16. Article 6141. DOI: 10.3390/s22166141.uk_UA
dc.relation.references5. Wang B. et al. An Efficient Differential Privacy-Based Method for Location Privacy Protection in Location-Based Services // Sensors. 2023. Vol. 23, No. 11. Article 5219. DOI: 10.3390/s23115219.uk_UA
dc.relation.references6. Rasheed H. et al. Preserving location-query privacy in location-based services // Security and Privacy. 2024. DOI: 10.1002/spy2.412.uk_UA
dc.relation.references7. Schmidtke H.R. Location-aware systems or location-based services: a survey with applications to COVID-19 contact tracking // Journal of Reliable Intelligent Environments. 2020. DOI: 10.1007/s40860-020-00111-4.uk_UA
dc.relation.references8. Georgiadou Y., de By R.A., Kounadi O. Location Privacy in the Wake of the GDPR // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2019. Vol. 8, No. 3. Article 157. DOI: 10.3390/ijgi8030157.uk_UA
dc.relation.references9. European Data Protection Board. Guidelines 01/2020 on processing personal data in the context of connected vehicles and mobility related applications. Version 2.0, adopted 9 March 2021.uk_UA
dc.relation.references10. Javed Y. et al. A Systematic Review of Privacy Policy Literature // ACM Computing Surveys. 2024. Vol. 57, No. 2. Article 45. DOI: 10.1145/3698393.uk_UA
dc.relation.references11. Hosseini H., Utz C., Degeling M., Hupperich T. A Bilingual Longitudinal Analysis of Privacy Policies Measuring the Impacts of the GDPR and the CCPA/CPRA // Proceedings on Privacy Enhancing Technologies. 2024. No. 2. P. 434–463. DOI:uk_UA
dc.relation.references10.56553/popets-2024-0058. 12. Esteves B. et al. Analysis of ontologies and policy languages to represent information flows in GDPR // Semantic Web. 2024. DOI: 10.3233/SW-223009.uk_UA
dc.relation.references13. Porcelli L. et al. A User-Centered Privacy Policy Management System for Supporting Informed Privacy Decisions // Computers. 2024. Vol. 13, No. 2. Article 43. DOI: 10.3390/computers13020043.uk_UA
dc.relation.references14. Del-Real C., De Busser E., van den Berg B. A systematic literature review of security and privacy by design principles, norms, and strategies for digital technologies // International Review of Law, Computers & Technology. 2025. DOI: 10.1080/13600869.2025.2457227.uk_UA
dc.relation.references15. Hewage U.H.W.A., Sinha R., Naeem M.A. Privacy-preserving data mining techniques and their impact on data mining accuracy: a systematic literature review // Artificial Intelligence Review. 2023. Vol. 56. P. 10427–10464. DOI: 10.1007/s10462-023-10425-3.uk_UA
dc.relation.references16. Majeed A., Lee S. Anonymization Techniques for Privacy Preserving Data Publishing: A Comprehensive Survey // IEEE Access. 2021. Vol. 9. P. 8512–8545. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3045700.uk_UA
dc.relation.references17. De Capitani di Vimercati S., Foresti S., Livraga G., Samarati P. k-Anonymity: From Theory to Applications // Transactions on Data Privacy. 2023. Vol. 16, No. 1. P. 25–49.uk_UA
dc.relation.references18. Ge Y.-F., Wang H., Cao J., Zhang Y., Jiang X. Privacy-preserving data publishing: an information-driven distributed genetic algorithm // World Wide Web. 2024. Vol. 27. DOI: 10.1007/s11280-024-01241-y.uk_UA
dc.relation.references19. Han X., Yang Y., Wu J. Hybrid Obscuring for Privacy-Preserving Data Publishing // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2024. DOI: 10.1109/TKDE.2023.3331568.uk_UA
dc.relation.references20. Su B. et al. K-Anonymity Privacy Protection Algorithm for Multi-Dimensional Data against Skewness and Similarity Attacks // Sensors. 2023. Vol. 23, No. 3. Article 1554. DOI: 10.3390/s23031554.uk_UA
dc.relation.references21. Qian J., Jiang H., Yu Y., Wang H., Miao D. Multi-level personalized k-anonymity privacy-preserving model based on sequential three-way decisions // Expert Systems with Applications. 2024. Vol. 239. Article 122343. DOI: 10.1016/j.eswa.2023.122343.uk_UA
dc.relation.references22. Li B., He K., Sun G. Local Generalization and Bucketization Technique for Personalized Privacy Preservation. 2020. arXiv:2008.11016.uk_UA
dc.relation.references23. Yang D., Qu B., Cudré-Mauroux P. Privacy-Preserving Social Media Data Publishing for Personalized Ranking-Based Recommendation // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2019. Vol. 31, No. 3. P. 507–520. DOI: 10.1109/TKDE.2018.2840974.uk_UA
dc.relation.references24. Shen H. et al. A Privacy-Preserving Trajectory Publishing Method Based on k-Anonymity and the Similarity of Sub-Trajectories. 2023.uk_UA
dc.relation.references25. Jiang N., Zhai Y., Wang Y., Yin X., Yang S., Xu P. Location Privacy Protection for the Internet of Things with Edge Computing Based on Clustering K-Anonymity // Sensors. 2024. Vol. 24, No. 18. Article 6153. DOI: 10.3390/s24186153.uk_UA
dc.relation.references26. Zhang G. et al. Location Privacy Protection in Edge Computing: Co-Design of Differential Privacy and Offloading Mode // Electronics. 2024. Vol. 13, No. 13. Article 2668. DOI: 10.3390/electronics13132668.uk_UA
dc.relation.references27. Al Muhander B., Wiese J., Rana O., Perera C. Interactive Privacy Management: Toward Enhancing Privacy Awareness and Control in Internet of Things // ACM Computing Surveys. 2023. DOI: 10.1145/3600096.uk_UA
dc.relation.references28. Pinto G.P. et al. A Systematic Review on Privacy-Aware IoT Personal Data Stores // Sensors. 2024. Vol. 24, No. 7. Article 2197. DOI: 10.3390/s24072197.uk_UA
dc.relation.references29. Kayes A.S.M. et al. A Survey of Context-Aware Access Control Mechanisms for Cloud and Fog Networks: Taxonomy and Open Research Issues // Sensors. 2020. Vol. 20, No. 9. Article 2464. DOI: 10.3390/s20092464.uk_UA
dc.relation.references30. Ullah I. et al. Location Privacy Schemes in Vehicular Networks: Taxonomy, Comparative Analysis, Design Challenges, and Future Opportunities // ACM Computing Surveys. 2025. Vol. 57, No. 6. Article 160. DOI: 10.1145/3711681.uk_UA
dc.relation.references31. Benarous L. et al. A Review of Pseudonym Change Strategies for Location Privacy in Vehicular Networks // ACM Computing Surveys. 2025. DOI: 10.1145/3718736.uk_UA
dc.relation.references32. Babaghayou M. et al. A Safety-Aware Location Privacy-Preserving IoV Scheme with Road Congestion Estimation. 2023.uk_UA
dc.relation.references33. Ma B. et al. Location Privacy Threats and Protections in 6G Vehicular Networks: A Comprehensive Review. 2023. arXiv:2305.04503. 34. Choudhury O. et al. Anonymizing Data for Privacy-Preserving Federated Learning. 2020. arXiv:2002.09096.uk_UA
dc.relation.references34. Choudhury O. et al. Anonymizing Data for Privacy-Preserving Federated Learning. 2020. arXiv:2002.09096.uk_UA
dc.relation.references35. Fu J. et al. Differentially Private Federated Learning: A Systematic Review. 2024. arXiv:2405.08299.uk_UA
dc.relation.references36. Garrido G.M. et al. Lessons Learned: Surveying the Practicality of Differential Privacy // Proceedings on Privacy Enhancing Technologies. 2023.uk_UA
dc.relation.references37. Cummings R., Sarathy J. Centering Policy and Practice: Research Gaps around Usable Differential Privacy. 2024. arXiv:2406.12103.uk_UA
dc.relation.references38. Aloufi O.F. et al. An Agent-Based System for Location Privacy Protection in Location-Based Services // ISPRS International Journal of Geo-Information. 2025.uk_UA
dc.relation.references39. Kim J.W. et al. Efficiently Supporting Online Privacy-Preserving Data Publishing // Applied Sciences. 2021. Vol. 11, No. 22. Article 10740. DOI: 10.3390/app112210740.uk_UA
dc.relation.references40. Partovi A., Zheng W., Jung T., Lin H. Ensuring Privacy in Location-Based Services: A Model-based Approach. 2020. arXiv:2002.10055.uk_UA
dc.relation.references41. Fryz М., Mlynko B. Determination of the characteristic function of discrete-time conditional linear random process and its application // Scientific Journal of TNTU. 2023. Vol. 109, № 1. P. 16–23.uk_UA
dc.relation.references42. M. Fryz and B. Mlynko, “Property Analysis of Conditional Linear Random Process as a Mathematical Model of Cyclostationary Signal,” in Proceedings of the 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP 2022), 2022, vol. 3309, pp. 77–82. Available: https://ceur-ws.org/Vol-3309/short2.pdfuk_UA
dc.relation.references43. Бабак В.П., Куц Ю.В., Мислович М.В., Фриз М.Є., Щербак Л.М. Об’єктно-орієнтована ідентифікація стохастичних шумових сигналів. Київ: Наукова думка, 2024. 240 с. https://doi.org/10.15407/978-966-00-1883-9.uk_UA
dc.relation.references44. V. Babak, A. Zaporozhets, Y. Kuts, M. Fryz, L. Scherbak. Noise signals: Modelling and Analyses. Cham: Springer Nature Switzerland, 2025. 222 p. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-71093-3uk_UA
dc.relation.references45. Бабак В.П., Марченко Б.Г., Фриз М.Є. Теорія ймовірностей, випадкові процеси та математична статистика. – К.: Техніка, 2004. – 288 с.uk_UA
dc.relation.references46. M. Fryz, S. Kharchenko, and L. Scherbak, “Ergodicity and Mixing of Conditional Linear Random Processes in the Problems of Information Signal Modelling and Analysis,” in 3rd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems, ITTAP 2023, 2023, vol. 3628, pp. 306 – 314.uk_UA
dc.relation.references47. Fryz M., Mlynko B. Property analysis of multivariate conditional linear random processes in the problems of mathematical modelling of signals // Technol. Audit Prod. Reserv. 2022. Vol. 3, No 2(65). P. 29–32.uk_UA
dc.relation.references48. Шимчук, Г. В., Назаревич, О. Б., Литвиненко, Я. В., Готович, В. А., Никитюк, В. В., & Боднарчук, І. О. (2025). Грід-системи та технології хмарних обчислень. Навчальний посібник для здобувачів освітнього рівня «магістр» спеціальностей: F3 «Комп’ютерні науки», F6 «Інформаційні системи та технології».uk_UA
dc.relation.references49. Leshchyshyn, Y., Scherbak, L., Nazarevych, O., Gotovych, V., Tymkiv, P., & Shymchuk, G. (2019, May). Multicomponent Model of the Heart Rate Variability Change-point. In 2019 IEEE XVth International Conference on the Perspective Technologies and Methods in MEMS Design (MEMSTECH) (pp. 110-113). IEEE.uk_UA
dc.relation.references50. Lytvynenko, I., Lupenko, S., Nazarevych, O., Shymchuk, G., & Hotovych, V. (2021, September). Mathematical model of gas consumption process in the form of cyclic random process. In 2021 IEEE 16th International Conference on Computer Sciences and Information Technologies (CSIT) (Vol. 1, pp. 232-235). IEEE.uk_UA
dc.relation.references51. Lytvynenko, I., Lupenko, S., Kunanets, N., Nazarevych, O., Shymchuk, G., & Hotovych, V. (2021). Simulation of gas consumption process based on the mathematical model in the form of cyclic random process considering the scale factors. In 1st International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems, ITTAP (Vol. 2021).uk_UA
dc.relation.references52. Шимчук Г., Голотенко О., Небесний Р., Готович В. Застосування мови Scala у системах паралельних і хмарних обчислень. Наука і техніка сьогодні. 2026. № 4(58). С. 4794–4807. DOI: 10.52058/2786-6025-2026-4(58)-4794-4807.uk_UA
dc.relation.references53. Шевченко Н., Шимчук Г., Готович В., Голотенко О., Литвиненко С., Петрошук М. Математична модель для прогнозування змін у бездротових сенсорних мережах. Наука і техніка сьогодні. 2026. № 4(58). С. 4767–4782. DOI: 10.52058/2786-6025-2026-4(58)-4767-4782.uk_UA
dc.contributor.affiliationТернопільський національний технічний університет імені ім. І. Пулюяuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
dc.identifier.citation2015Яремчук Н. М. Розробка програмної реалізації системи управління політикою конфіденційності місцезнаходження : робота на здобуття кваліфікаційного ступеня бакалавра : спец. 122 - комп’ютерні науки / наук. кер. М. Є. Фриз. Тернопіль : Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026. 71 с.uk_UA
Apareix a les col·leccions:122 — Компʼютерні науки, F3 Комп’ютерні науки (бакалаври)

Arxius per aquest ítem:
Arxiu Descripció MidaFormat 
2026_KRB_SNs-41_Yaremchuk_NM.pdfДипломна робота2,71 MBAdobe PDFVeure/Obrir


Els ítems de DSpace es troben protegits per copyright, amb tots els drets reservats, sempre i quan no s’indiqui el contrari.

Eines d'Administrador