DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2025.12(43).1.80-89
Інтегрована рамкова модель оцінки резильєнтності систем віртуальної реальності
Про авторів
Лисенко Сергій Миколайович , професор, доктор технічних наук, професор кафедри комп’ютерної інженерії та інформаційних систем, Хмельницький національний університет, м. Хмельницький, Україна, ORCID: 0000-0001-7243-8747, e-mail: sirogyk@ukr.net
Качур Артем Вячеславович , здобувач вищої освіти на третьому (освітньо-науковому) рівні за спеціальністю «Комп’ютерна інженерія», Хмельницький національний університет, м. Хмельницький, Україна, ORCID: 0000-0002-4658-2056, e-mail: kachurav@khmnu.edu.ua
Анотація
Метою даного дослідження є створення єдиної рамкової моделі оцінки резильєнтності систем віртуальної реальності (VR), яка забезпечує безперервну роботу, цілісність даних та бездоганний користувацький досвід за різних експлуатаційних умов. Інтегруючи висновки щодо надійності апаратного забезпечення, стійкості програмного забезпечення, управління даними, стабільності мережі, проєктування взаємодії та заходів безпеки, автори виявляють критичні вразливості й формулюють чіткі критерії оцінки, що сприятимуть зміцненню архітектури VR.
Автори здійснюють огляд передових методик підвищення резильєнтності в шести ключових сферах. Для апаратної складової аналізуються стратегії резервування, системи теплового контролю та рішення для зниження затримок у відстеженні руху. У програмному забезпеченні розглядаються підходи динамічного розподілу ресурсів, автоматизовані процедури відновлення після збоїв та формальні методи верифікації. Серед рішень для забезпечення цілісності даних оцінюються механізми верифікації в реальному часі, протоколи надмірного зберігання та адаптивне стиснення. У розділі, присвяченому мережевій стійкості, порівнюються архітектури з підтримкою крайових-обчислень, алгоритми адаптивного бітрейту та маршрутизація з резервуванням. Дослідницькі напрацювання з удосконалення взаємодії користувачів охоплюють прогностичні алгоритми відстеження руху та адаптивні інтерфейси, що підвищують залучення й доступність. Модулі безпеки аналізуються з позицій багатофакторної автентифікації, наскрізного шифрування, систем виявлення загроз на основі ШІ та перспективних квантових криптографічних та гібридних хмарно-крайових архітектур.
Основним науковим результатом є запропонована інтегральна оцінка резильєнтності, яка об’єднує перевірки окремих компонентів у єдину нормовану метрику для прямого порівняння VR- систем. Аналіз покриття показує сильну увагу до резервування апаратного забезпечення та оптимізації мережі, водночас виявляючи прогалини в адаптивних механізмах відновлення та комплексному підході до безпеки. У завершальному пункті автори окреслюють дорожню карту вдосконалення моделі – із застосуванням динамічного зважування пріоритетів, сценарного тестування та емпіричної валідації – щоб перетворити концептуальну схему на практичний інструмент для проєктування стійких і високопродуктивних VR-систем.
Ключові слова
віртуальна реальність (VR), резильєнтність, архітектура VR, відмовостійкість, пом’якшення помилок, надійність систем
Повний текст:
PDF
Посилання
1. Abdlkarim, B., de Rosario, H., Ramon, T., Ivorra, A., & Hossny, M. (2024). A methodological framework to assess the accuracy of virtual reality hand-tracking systems: A case study with the Meta Quest 2. Behavior Research Methods, 56, 1052–1063. https://doi.org/10.3758/s13428-022-02051-8
2. Aldea, L., Bocu, R., & Solca, R. N. (2023). Real-time monitoring and management of hardware and software resources in heterogeneous computer networks through an integrated system architecture. Symmetry, 15(6). https://doi.org/10.3390/sym15061134
3. Chaccour, C., Boulogeorgos, A.-A. A., Saad, W., & Bennis, M. (2019). On the reliability of wireless virtual reality at terahertz (THz) frequencies. In 2019 10th IFIP International Conference on New Technologies, Mobility and Security (NTMS) (pp. 1–5). IEEE. https://doi.org/10.1109/NTMS.2019.8763780
4. Dastgerdy, S. K. (2024). Virtual reality and augmented reality security: A reconnaissance and vulnerability assessment approach. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.15984
5. Fengting, L., & Kyongmin, L. (2025). The impact of perceived usefulness, ease of use, trust, and usage attitude on the intention to maintain engagement in AR/VR sports: An exploration of the technology acceptance framework. Journal of Asian Scientific Research, 15(1), 1–10.
6. Kachur, A., Lysenko, S., Bodnaruk, O., & Gaj, P. (2024). Methods of improving security and resilience of VR systems’ architecture. In Proceedings of the 5th International Workshop on Intelligent Information Technologies and Systems of Information Security (IntelITSIS 2024).
7. Kashtalian, A., Lysenko, S., Savenko, O., Nicheporuk, A., Sochor, T., & Avsiyevych, V. (2024). Multi- computer malware detection systems with metamorphic functionality. Radioelectronic and Computer Systems, (1), 152–175. https://doi.org/10.32620/reks.2024.1.13
8. Kojić, T., Malaka, R., Novak, D., Wiemeyer, J., & Göbel, S. (2023). Effects of user factors on user experience in virtual reality: Age, gender, and VR experience as influencing factors for VR exergames. Quality and User Experience, 8(1). https://doi.org/10.1007/s41233-023-00056-5
9. Kraus, K., Reichert, R., & Schedel, J. (2025). VR-based workplace training and spaces of learning: A social space study of VR training for apprentice electricians. International Journal for Research in Vocational Education and Training, 12(2), 151–173.
10. Laranjeiro, N., Angelo, J., & Bernardino, J. (2021). A systematic review on software robustness assessment. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(4), 1–65. https://doi.org/10.1145/3448977
11. Li, Y., Ch’ng, E., & Cobb, S. (2023). Factors influencing engagement in hybrid virtual and augmented reality. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 30(4). https://doi.org/10.1145/3589952
12. Lysenko, S., & Kachur, A. (2023). Challenges towards VR technology: VR architecture optimization. In 2023 13th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). IEEE. https://doi.org/10.1109/DESSERT61349.2023.10416538
13. Lysenko, S., Savenko, O., Bobrovnikova, K. (2018). DDoS botnet detection technique based on the use of the semi-supervised fuzzy c-means clustering. In CEUR Workshop Proceedings, 2104, 688–695.
14. Lysenko, S., Savenko, O., Bobrovnikova, K., Kryshchuk, A., & Savenko, B. (2017). Information technology for botnets detection based on their behaviour in the corporate area network. In Communications in Computer and Information Science, 718, 166–181.
15. Merino, J., Xie, X., Parlikad, A., Lewis, I., & McFarlane, D. (2020). Impact of data quality in real-time big data systems. In ER Forum, Demo and Posters 2020 co-located with the 39th International Conference on Conceptual Modeling (ER 2020). https://doi.org/10.17863/CAM.59426
16. Moreno-Lumberas, D., Ramos, M., Hernández, J., & Vargas, A. (2024). Software development metrics: To VR or not to VR. Empirical Software Engineering. https://doi.org/10.1007/s10664-023-10435-3
17. Ndjama, J. D. J. N., & Van Der Westhuizen, J. (2025). A systematic review of the challenges and limitations of VR in education. In Creating Immersive Learning Experiences Through Virtual Reality (VR) (pp. 1–32).
18. Phung, V., & Jukan, A. (2022). Increasing fault tolerance and throughput with adaptive control plane in smart factories. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.13057
19. Prakash, S., & Vyas, V. (2022). Analysis of fault tolerance techniques in virtual machine environment. In ICT Analysis and Applications. https://doi.org/10.1007/978-981-16-5655-2_12
20. Sansone, L. G., Gonzalez, J., Berton, A., & Soranzo, A. (2022). Robustness and static-positional accuracy of the SteamVR 1.0 virtual reality tracking system. Virtual Reality, 26, 903–924. https://doi.org/10.1007/s10055-021-00584-5
21. Savenko, O., Sachenko, A., Lysenko, S., Markowsky, G., & Vasylkiv, N. (2020). Botnet detection approach based on the distributed systems. International Journal of Computing, 19(2), 190–198. https://doi.org/10.47839/ijc.19.2.1761
22. Singha, R., & Singha, S. (2025). Use of virtual reality (VR) and AI in therapeutic settings. In Transforming Neuropsychology and Cognitive Psychology with AI and Machine Learning (pp. 367–394). IGI Global Scientific Publishing.
23. Stadtmann, H. P., Mahalingam, S., & Rasheed, A. (2023). Data integration framework for virtual reality enabled digital twins. In 2023 IEEE 9th World Forum on Internet of Things. IEEE. https://doi.org/10.1109/WF-IoT58464.2023.10539546
24. Tripathi, R. D., Lyu, M., & Sivaraman, V. (2024). Assessing the impact of network quality-of-service on metaverse virtual reality user experience. In 2024 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking, and Applications (MetaCom). IEEE. https://doi.org/10.1109/MetaCom62920.2024.00042.
25. Viswanathan, K., & Yazdinejad, A. (2022). Security considerations for virtual reality systems. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.02563
26. Yang, Y., Zhong, L., Li, S., & Yu, A. (2023). Research on the perceived quality of virtual reality headsets in human–computer interaction. Sensors, 23, 6824. https://doi.org/10.3390/s23156824
27. Samotyi V., & Dzelendzyak U. (2018). The security and privacy problems of augmented reality technologies. Bulletin of Lviv State University of Life Safety, 17, 2018.
28. Batiuk, A. Ye., & Kulyk, Yu. R. (2024). Integration of cloud technologies into virtual reality. Ukrainian Journal of Information Tecnology, 6(1), 109–119. https://doi.org/10.23939/ujit2024.01.109.
Пристатейна бібліографія ГОСТ
1. A methodological framework to assess the accuracy of virtual reality hand-tracking systems: A case study with the Meta Quest 2 / Abdlkarim B. et al. Behavior Research Methods. 2024. Vol. 56. P. 1052–1063. DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-022-02051-8
2. Aldea L., Bocu R., Solca R.N. Real-time monitoring and management of hardware and software resources in heterogeneous computer networks through an integrated system architecture. Symmetry. 2023. Vol. 15(6). DOI: https://doi.org/10.3390/sym15061134
3. On the reliability of wireless virtual reality at terahertz (THz) frequencies / Chaccour C., Boulogeorgos A.-A.A., Saad W., Bennis M. 2019 10th IFIP International Conference on New Technologies, Mobility and Security (NTMS). 2019. P. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/NTMS.2019.8763780
4. Dastgerdy S.K. Virtual reality and augmented reality security: A reconnaissance and vulnerability assessment approach. arXiv. 2024. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.15984
5. Fengting L., Kyongmin L. The impact of perceived usefulness, ease of use, trust, and usage attitude on the intention to maintain engagement in AR/VR sports: An exploration of the technology acceptance framework. Journal of Asian Scientific Research. 2025. Vol. 15(1). P. 1–10.
6. Methods of improving security and resilience of VR systems’ architecture / Kachur A., Lysenko S., Bodnaruk O., Gaj P. Proceedings of the 5th International Workshop on Intelligent Information Technologies and Systems of Information Security (IntelITSIS 2024).
7. Multi-computer malware detection systems with metamorphic functionality / Kashtalian A. et al. Radioelectronic and Computer Systems. 2024. No. 1. P. 152–175. DOI: https://doi.org/10.32620/reks.2024.1.13
8. Effects of user factors on user experience in virtual reality: Age, gender, and VR experience as influencing factors for VR exergames / Kojić T et al. Quality and User Experience. 2023. Vol. 8(1). DOI: https://doi.org/10.1007/s41233-023-00056-5
9. Kraus K., Reichert R., Schedel J. VR-based workplace training and spaces of learning: A social space study of VR training for apprentice electricians. International Journal for Research in Vocational Education and Training. 2025. Vol. 12(2). P. 151–173.
10. A systematic review on software robustness assessment / Laranjeiro N et al. ACM Computing Surveys (CSUR). 2021. Vol. 54(4). P. 1–65. DOI: https://doi.org/10.1145/3448977
11. Li Y., Ch’ng E., Cobb S. Factors influencing engagement in hybrid virtual and augmented reality. ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 2023. Vol. 30(4). DOI: https://doi.org/10.1145/3589952
12. Lysenko S., Kachur A. Challenges towards VR technology: VR architecture optimization. 2023 13th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/DESSERT61349.2023.10416538
13. Lysenko S., Savenko O., Bobrovnikova K. DDoS botnet detection technique based on the use of the semi-supervised fuzzy c-means clustering. CEUR Workshop Proceedings. 2018. Vol. 2104. P. 688–695.
14. Information technology for botnets detection based on their behaviour in the corporate area network / Lysenko S. et al. Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 718. P. 166–181.
15. Impact of data quality in real-time big data systems / Merino J. et al. ER Forum, Demo and Posters 2020 co-located with the 39th International Conference on Conceptual Modeling (ER 2020). 2020. DOI: https://doi.org/10.17863/CAM.59426
16. Software development metrics: To VR or not to VR / Moreno-Lumberas D., Ramos M., Hernández J., Vargas A. Empirical Software Engineering. 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-023-10435-3
17. Ndjama J.D.., Van Der Westhuizen J. A systematic review of the challenges and limitations of VR in education. Creating Immersive Learning Experiences Through Virtual Reality (VR). 2025. P. 1–32.
18. Phung V., Jukan A. Increasing fault tolerance and throughput with adaptive control plane in smart factories. arXiv. 2022. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.13057
19. Prakash S., Vyas V. Analysis of fault tolerance techniques in virtual machine environment. ICT Analysis and Applications. 2022. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-5655-2_12
20. Robustness and static positional accuracy of the SteamVR 1.0 virtual reality tracking system / Sansone L.G., Gonzalez J., Berton A., Soranzo A. Virtual Reality. 2022. Vol. 26. P. 903–924. DOI: https://doi.org/10.1007/s10055-021-00584-5
21. Botnet detection approach based on the distributed systems / Savenko O. et al. International Journal of Computing. 2020. Vol. 19(2). P. 190–198. DOI: https://doi.org/10.47839/ijc.19.2.1761
22. Singha R., Singha S. Use of virtual reality (VR) and AI in therapeutic settings. Transforming Neuropsychology and Cognitive Psychology with AI and Machine Learning. 2025. P. 367–394.
23. Data integration framework for virtual reality enabled digital twins / Stadtmann H. et al. 2023 IEEE 9th World Forum on Internet of Things. 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/WF-IoT58464.2023.10539546
24. Tripathi R.D., Lyu M., Sivaraman V. Assessing the impact of network quality-of-service on metaverse virtual reality user experience. 2024 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking, and Applications (MetaCom). 2024. DOI: https://doi.org/10.1109/MetaCom62920.2024.00042
25. Viswanathan K., Yazdinejad A. Security considerations for virtual reality systems. arXiv. 2022. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.02563
26. Research on the perceived quality of virtual reality headsets in human–computer interaction / Yang Y., Zhong L., Li S., Yu A. Sensors. 2023. Vol. 23. P. 6824. DOI: https://doi.org/10.3390/s23156824
27. Самотий В. В.., Дзелендзяк У. Ю. Проблеми безпеки та конфіденційності технологій доповненої реальності. Вісник ЛНУ БЖД. 2018, №17. С 6-13.
28. Батюк А. Є., Кулик Ю. Р. Інтеграція хмарних технологій у віртуальну реальність. Український журнал інформаційних технологій. 2024, т. 6, № 1. С. 109–119.
Copyright (c) 2025 С. М. Лисенко, А. В. Качур
Інтегрована рамкова модель оцінки резильєнтності систем віртуальної реальності
Про авторів
Лисенко Сергій Миколайович , професор, доктор технічних наук, професор кафедри комп’ютерної інженерії та інформаційних систем, Хмельницький національний університет, м. Хмельницький, Україна, ORCID: 0000-0001-7243-8747, e-mail: sirogyk@ukr.net
Качур Артем Вячеславович , здобувач вищої освіти на третьому (освітньо-науковому) рівні за спеціальністю «Комп’ютерна інженерія», Хмельницький національний університет, м. Хмельницький, Україна, ORCID: 0000-0002-4658-2056, e-mail: kachurav@khmnu.edu.ua
Анотація
Ключові слова
Повний текст:
PDFПосилання
1. Abdlkarim, B., de Rosario, H., Ramon, T., Ivorra, A., & Hossny, M. (2024). A methodological framework to assess the accuracy of virtual reality hand-tracking systems: A case study with the Meta Quest 2. Behavior Research Methods, 56, 1052–1063. https://doi.org/10.3758/s13428-022-02051-8
2. Aldea, L., Bocu, R., & Solca, R. N. (2023). Real-time monitoring and management of hardware and software resources in heterogeneous computer networks through an integrated system architecture. Symmetry, 15(6). https://doi.org/10.3390/sym15061134
3. Chaccour, C., Boulogeorgos, A.-A. A., Saad, W., & Bennis, M. (2019). On the reliability of wireless virtual reality at terahertz (THz) frequencies. In 2019 10th IFIP International Conference on New Technologies, Mobility and Security (NTMS) (pp. 1–5). IEEE. https://doi.org/10.1109/NTMS.2019.8763780
4. Dastgerdy, S. K. (2024). Virtual reality and augmented reality security: A reconnaissance and vulnerability assessment approach. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.15984
5. Fengting, L., & Kyongmin, L. (2025). The impact of perceived usefulness, ease of use, trust, and usage attitude on the intention to maintain engagement in AR/VR sports: An exploration of the technology acceptance framework. Journal of Asian Scientific Research, 15(1), 1–10.
6. Kachur, A., Lysenko, S., Bodnaruk, O., & Gaj, P. (2024). Methods of improving security and resilience of VR systems’ architecture. In Proceedings of the 5th International Workshop on Intelligent Information Technologies and Systems of Information Security (IntelITSIS 2024).
7. Kashtalian, A., Lysenko, S., Savenko, O., Nicheporuk, A., Sochor, T., & Avsiyevych, V. (2024). Multi- computer malware detection systems with metamorphic functionality. Radioelectronic and Computer Systems, (1), 152–175. https://doi.org/10.32620/reks.2024.1.13
8. Kojić, T., Malaka, R., Novak, D., Wiemeyer, J., & Göbel, S. (2023). Effects of user factors on user experience in virtual reality: Age, gender, and VR experience as influencing factors for VR exergames. Quality and User Experience, 8(1). https://doi.org/10.1007/s41233-023-00056-5
9. Kraus, K., Reichert, R., & Schedel, J. (2025). VR-based workplace training and spaces of learning: A social space study of VR training for apprentice electricians. International Journal for Research in Vocational Education and Training, 12(2), 151–173.
10. Laranjeiro, N., Angelo, J., & Bernardino, J. (2021). A systematic review on software robustness assessment. ACM Computing Surveys (CSUR), 54(4), 1–65. https://doi.org/10.1145/3448977
11. Li, Y., Ch’ng, E., & Cobb, S. (2023). Factors influencing engagement in hybrid virtual and augmented reality. ACM Transactions on Computer-Human Interaction, 30(4). https://doi.org/10.1145/3589952
12. Lysenko, S., & Kachur, A. (2023). Challenges towards VR technology: VR architecture optimization. In 2023 13th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). IEEE. https://doi.org/10.1109/DESSERT61349.2023.10416538
13. Lysenko, S., Savenko, O., Bobrovnikova, K. (2018). DDoS botnet detection technique based on the use of the semi-supervised fuzzy c-means clustering. In CEUR Workshop Proceedings, 2104, 688–695.
14. Lysenko, S., Savenko, O., Bobrovnikova, K., Kryshchuk, A., & Savenko, B. (2017). Information technology for botnets detection based on their behaviour in the corporate area network. In Communications in Computer and Information Science, 718, 166–181.
15. Merino, J., Xie, X., Parlikad, A., Lewis, I., & McFarlane, D. (2020). Impact of data quality in real-time big data systems. In ER Forum, Demo and Posters 2020 co-located with the 39th International Conference on Conceptual Modeling (ER 2020). https://doi.org/10.17863/CAM.59426
16. Moreno-Lumberas, D., Ramos, M., Hernández, J., & Vargas, A. (2024). Software development metrics: To VR or not to VR. Empirical Software Engineering. https://doi.org/10.1007/s10664-023-10435-3
17. Ndjama, J. D. J. N., & Van Der Westhuizen, J. (2025). A systematic review of the challenges and limitations of VR in education. In Creating Immersive Learning Experiences Through Virtual Reality (VR) (pp. 1–32).
18. Phung, V., & Jukan, A. (2022). Increasing fault tolerance and throughput with adaptive control plane in smart factories. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.13057
19. Prakash, S., & Vyas, V. (2022). Analysis of fault tolerance techniques in virtual machine environment. In ICT Analysis and Applications. https://doi.org/10.1007/978-981-16-5655-2_12
20. Sansone, L. G., Gonzalez, J., Berton, A., & Soranzo, A. (2022). Robustness and static-positional accuracy of the SteamVR 1.0 virtual reality tracking system. Virtual Reality, 26, 903–924. https://doi.org/10.1007/s10055-021-00584-5
21. Savenko, O., Sachenko, A., Lysenko, S., Markowsky, G., & Vasylkiv, N. (2020). Botnet detection approach based on the distributed systems. International Journal of Computing, 19(2), 190–198. https://doi.org/10.47839/ijc.19.2.1761
22. Singha, R., & Singha, S. (2025). Use of virtual reality (VR) and AI in therapeutic settings. In Transforming Neuropsychology and Cognitive Psychology with AI and Machine Learning (pp. 367–394). IGI Global Scientific Publishing.
23. Stadtmann, H. P., Mahalingam, S., & Rasheed, A. (2023). Data integration framework for virtual reality enabled digital twins. In 2023 IEEE 9th World Forum on Internet of Things. IEEE. https://doi.org/10.1109/WF-IoT58464.2023.10539546
24. Tripathi, R. D., Lyu, M., & Sivaraman, V. (2024). Assessing the impact of network quality-of-service on metaverse virtual reality user experience. In 2024 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking, and Applications (MetaCom). IEEE. https://doi.org/10.1109/MetaCom62920.2024.00042.
25. Viswanathan, K., & Yazdinejad, A. (2022). Security considerations for virtual reality systems. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.02563
26. Yang, Y., Zhong, L., Li, S., & Yu, A. (2023). Research on the perceived quality of virtual reality headsets in human–computer interaction. Sensors, 23, 6824. https://doi.org/10.3390/s23156824
27. Samotyi V., & Dzelendzyak U. (2018). The security and privacy problems of augmented reality technologies. Bulletin of Lviv State University of Life Safety, 17, 2018.
28. Batiuk, A. Ye., & Kulyk, Yu. R. (2024). Integration of cloud technologies into virtual reality. Ukrainian Journal of Information Tecnology, 6(1), 109–119. https://doi.org/10.23939/ujit2024.01.109.
Пристатейна бібліографія ГОСТ
1. A methodological framework to assess the accuracy of virtual reality hand-tracking systems: A case study with the Meta Quest 2 / Abdlkarim B. et al. Behavior Research Methods. 2024. Vol. 56. P. 1052–1063. DOI: https://doi.org/10.3758/s13428-022-02051-8
2. Aldea L., Bocu R., Solca R.N. Real-time monitoring and management of hardware and software resources in heterogeneous computer networks through an integrated system architecture. Symmetry. 2023. Vol. 15(6). DOI: https://doi.org/10.3390/sym15061134
3. On the reliability of wireless virtual reality at terahertz (THz) frequencies / Chaccour C., Boulogeorgos A.-A.A., Saad W., Bennis M. 2019 10th IFIP International Conference on New Technologies, Mobility and Security (NTMS). 2019. P. 1–5. DOI: https://doi.org/10.1109/NTMS.2019.8763780
4. Dastgerdy S.K. Virtual reality and augmented reality security: A reconnaissance and vulnerability assessment approach. arXiv. 2024. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2407.15984
5. Fengting L., Kyongmin L. The impact of perceived usefulness, ease of use, trust, and usage attitude on the intention to maintain engagement in AR/VR sports: An exploration of the technology acceptance framework. Journal of Asian Scientific Research. 2025. Vol. 15(1). P. 1–10.
6. Methods of improving security and resilience of VR systems’ architecture / Kachur A., Lysenko S., Bodnaruk O., Gaj P. Proceedings of the 5th International Workshop on Intelligent Information Technologies and Systems of Information Security (IntelITSIS 2024).
7. Multi-computer malware detection systems with metamorphic functionality / Kashtalian A. et al. Radioelectronic and Computer Systems. 2024. No. 1. P. 152–175. DOI: https://doi.org/10.32620/reks.2024.1.13
8. Effects of user factors on user experience in virtual reality: Age, gender, and VR experience as influencing factors for VR exergames / Kojić T et al. Quality and User Experience. 2023. Vol. 8(1). DOI: https://doi.org/10.1007/s41233-023-00056-5
9. Kraus K., Reichert R., Schedel J. VR-based workplace training and spaces of learning: A social space study of VR training for apprentice electricians. International Journal for Research in Vocational Education and Training. 2025. Vol. 12(2). P. 151–173.
10. A systematic review on software robustness assessment / Laranjeiro N et al. ACM Computing Surveys (CSUR). 2021. Vol. 54(4). P. 1–65. DOI: https://doi.org/10.1145/3448977
11. Li Y., Ch’ng E., Cobb S. Factors influencing engagement in hybrid virtual and augmented reality. ACM Transactions on Computer-Human Interaction. 2023. Vol. 30(4). DOI: https://doi.org/10.1145/3589952
12. Lysenko S., Kachur A. Challenges towards VR technology: VR architecture optimization. 2023 13th International Conference on Dependable Systems, Services and Technologies (DESSERT). 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/DESSERT61349.2023.10416538
13. Lysenko S., Savenko O., Bobrovnikova K. DDoS botnet detection technique based on the use of the semi-supervised fuzzy c-means clustering. CEUR Workshop Proceedings. 2018. Vol. 2104. P. 688–695.
14. Information technology for botnets detection based on their behaviour in the corporate area network / Lysenko S. et al. Communications in Computer and Information Science. 2017. Vol. 718. P. 166–181.
15. Impact of data quality in real-time big data systems / Merino J. et al. ER Forum, Demo and Posters 2020 co-located with the 39th International Conference on Conceptual Modeling (ER 2020). 2020. DOI: https://doi.org/10.17863/CAM.59426
16. Software development metrics: To VR or not to VR / Moreno-Lumberas D., Ramos M., Hernández J., Vargas A. Empirical Software Engineering. 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s10664-023-10435-3
17. Ndjama J.D.., Van Der Westhuizen J. A systematic review of the challenges and limitations of VR in education. Creating Immersive Learning Experiences Through Virtual Reality (VR). 2025. P. 1–32.
18. Phung V., Jukan A. Increasing fault tolerance and throughput with adaptive control plane in smart factories. arXiv. 2022. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2205.13057
19. Prakash S., Vyas V. Analysis of fault tolerance techniques in virtual machine environment. ICT Analysis and Applications. 2022. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-5655-2_12
20. Robustness and static positional accuracy of the SteamVR 1.0 virtual reality tracking system / Sansone L.G., Gonzalez J., Berton A., Soranzo A. Virtual Reality. 2022. Vol. 26. P. 903–924. DOI: https://doi.org/10.1007/s10055-021-00584-5
21. Botnet detection approach based on the distributed systems / Savenko O. et al. International Journal of Computing. 2020. Vol. 19(2). P. 190–198. DOI: https://doi.org/10.47839/ijc.19.2.1761
22. Singha R., Singha S. Use of virtual reality (VR) and AI in therapeutic settings. Transforming Neuropsychology and Cognitive Psychology with AI and Machine Learning. 2025. P. 367–394.
23. Data integration framework for virtual reality enabled digital twins / Stadtmann H. et al. 2023 IEEE 9th World Forum on Internet of Things. 2023. DOI: https://doi.org/10.1109/WF-IoT58464.2023.10539546
24. Tripathi R.D., Lyu M., Sivaraman V. Assessing the impact of network quality-of-service on metaverse virtual reality user experience. 2024 IEEE International Conference on Metaverse Computing, Networking, and Applications (MetaCom). 2024. DOI: https://doi.org/10.1109/MetaCom62920.2024.00042
25. Viswanathan K., Yazdinejad A. Security considerations for virtual reality systems. arXiv. 2022. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2201.02563
26. Research on the perceived quality of virtual reality headsets in human–computer interaction / Yang Y., Zhong L., Li S., Yu A. Sensors. 2023. Vol. 23. P. 6824. DOI: https://doi.org/10.3390/s23156824
27. Самотий В. В.., Дзелендзяк У. Ю. Проблеми безпеки та конфіденційності технологій доповненої реальності. Вісник ЛНУ БЖД. 2018, №17. С 6-13.
28. Батюк А. Є., Кулик Ю. Р. Інтеграція хмарних технологій у віртуальну реальність. Український журнал інформаційних технологій. 2024, т. 6, № 1. С. 109–119.
Copyright (c) 2025 С. М. Лисенко, А. В. Качур