Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science, Technology and Culture: Interaction, Evolution and Progress‖ (December 21-23, 2025) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Copenhagen, Denmark, 2026. – 161 p.

17 туманних обчислень (Fog-nodes) [1]. Однак, в умовах автономної роботи критичним обмежувальним фактором для таких шлюзів стає енергозалежність [2]. Відомо, що існує пряма кореляція між стійкістю криптографічних алгоритмів та споживанням обчислювальних ресурсів [3]: застосування складних методів шифрування суттєво скорочує час роботи від батареї, тоді як їх спрощення створює неприпустимі ризики для конфіденційності даних [4]. Як показав попередній аналіз моделей та методів [5], традиційні статичні підходи до налаштування безпеки демонструють неефективність у динамічних середовищах, оскільки не забезпечують необхідного балансу між захищеністю та енергоефективністю [6]. Метою даної роботи є експериментальна оцінка ефективності адаптивного керування параметрами безпеки IoT-вузла. Основна увага приділяється верифікації балансу між енергоспоживанням, затримками передачі даних та рівнем захищеності з використанням апаратно-програмного стенду. Метод адаптивного керування Для розв'язання задачі вибору оптимального рівня захисту в умовах невизначеності запропоновано використання контролера на базі нечіткої логіки (Fuzzy Logic Controller — FLC). Перевагою нечіткої логіки є здатність забезпечити плавне перемикання режимів та стійкість до шумів у вхідних даних. Розроблений FLC оперує двома вхідними лінгвістичними змінними: 1) Рівень заряду батареї – терми: Low, Medium, High. 2) Рівень загрози — рівень кіберзагрози, що формується на основі метрик системи виявлення вторгнень (терми: Low, Medium, High). На виході контролер формує керуючий сигнал, який після дефазифікації визначає один із чотирьох профілів безпеки: 1) Безпечний: Мінімальний захист (економія енергії при відсутності загроз).