Registration Number
0826U003533, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
14-08-2026
popup.evolution
o
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Title
Development of the method of user anonymity in messengers based on blockchain technology
Author
Vasyl Poberezhnyk,
popup.head IVAN OPIRSKYI
popup.opponent Volodymyr Sokolov
popup.opponent Nataliya Zagorodna
popup.review Andrii Partyka
popup.review Yaroslav Sovyn
popup.rada
Lviv Polytechnic National University
Description
У дисертаційній роботі реалізовано комплексний метод захисту анонімності користувачів в месенджерах шляхом інтеграції засобів децентралізованих ідентифікаторів, децентралізованої системи передачі повідомлень, обфускації трафіку, ротації сесій та вузлів маскування, децентралізованого зберігання резервних копій листування за допомогою децентралізованих систем збереження та криптографічних перетворень із блокчейн та смарт контрактами для збереження доказів достовірності даних та управління доступом.
Метою дисертаційного дослідження є підвищення рівня анонімності користувачів месенджерів за рахунок розробки методу захисту користувачів месенджерів, основаного на інтеграції децентралізованої топології мережі, засобів блокчейн, управління децентралізованими ідентифікаторами (DID) користувачів, служби імен Ethereum (ENS) та систем розподіленого зберігання даних IPFS.
Дисертаційна робота присвячена вирішенню актуального науково-практичного завдання підвищення рівня захищеності анонімності користувачів у месенджерах на основі технології блокчейн через розробку децентралізованих ідентифікаторів та гібридних систем контролю доступу до цифрових сервісів мережі, забезпечення кіберстійкості резервних копій історії листування користувачів
Об’єктом дослідження є процес забезпечення анонімності даних користувачів у інформаційно-комунікаційних системах миттєвого обміну повідомленнями.
Предметом дослідження є методологічні та математичні основи методу анонімізації користувачів месенджерів на основі застосування технології блокчейн, децентралізованих ідентифікаторів, смарт контрактів, розподілених систем зберігання даних і маскування трафіку.
У процесі дослідження використано методи порівняльного аналізу та аналітичного моделювання, функціонального моделювання, імітаційного моделювання та емпіричного експерименту. Також приділено увагу дослідженню інформації з відкритих джерел на кшталт звітів правозахисних організацій, новин, звітів компаній про випадки витоку персональних даних та їхні наслідки для користувачів.
Registration Date
2026-07-13
popup.nrat_date
2026-07-13 / 2026-07-13
