The article is explored the concept of «development», «staff development». The technology of staff development management is substantiated through the following components: social development management, staff training, staff performance appraisal process, management of staff business career, talent pool. Traditional and modern methods of staff training are compared. Staff development on the basis of a competency-based approach with analysis of key skills necessary for successful employment is substantiated. The algorithm of proceeding for staff performance appraisal process at the enterprise is proposed. The model of career management in enterprise, its functions, advantages, interrelation with the mentoring program is investigated. The phases of talent pool building in the context of an enterprise development strategy are justified.Keywords: development, staff development, social development, enterprise, staff training, staff performance appraisal process, business career, talent pool.

2019 МАНОЙЛЕНКО О. В., СЕРГІЄНКО О. А., КАСЬМІН Д. С. УДК 658.012 JEL: M10; M19; С45 Манойленко О. В., Сергієнко О. А., Касьмін Д. С. Моделювання розвитку складних ієрархічних виробничих систем на засадах процесно-функціонального менеджменту У роботі запропоновано інструментарій дослідження розвитку складних ієрархічних виробничих систем на засадах процесно-функціонального менеджменту як складного та нелінійного активного процесу переходу підприємства в новий якісний стан. Цей перехід відбувається за рахунок змін в організації бізнес-процесів, спрямованих на підвищення результативності використання фінансово-економічних ресурсів підприємства, у результаті чого забезпечується соціально-економічна ефективність його діяльності та стабільність щодо впливу внутрішніх та зовнішніх загроз. Запропоновано модель оцінювання рівня мобілізації ресурсів стосовно процесно-функціональних змін складних ієрархічних систем як сукупної інтегральної оцінки, обумовленої рівнем організації бізнес-процесів та швидкістю їх мобілізації щодо сприйняття можливих змін, які забезпечують реалізацію прогресивних управлінсько-процесних перетворень. Як математичний інструментарій прогнозування рівня мобілізації ресурсів складних ієрархічних систем до управлінсько-процесних перетворень використано апарат нейронних мереж на основі побудови узагальнено-регресійної моделі персептрона для розробки превентивних попереджуючих управлінських заходів. Розраховано інтегральні показники інтенсивності управлінсько-процесних перетворень складних ієрархічних виробничих систем, які засновані на оцінюванні відповідних часткових показників, що характеризують фактори внутрішнього середовища підприємства, інтегральних індексів з процесної та функціональної складових та агрегованого сукупного індексу, а також наведено матричне позиціонування складних ієрархічних систем залежно від інтенсивності перетворень за функціональними та процесними складовими в певних діапазонах змін. Запропоновано алгоритм координації заходів з управлінсько-процесних перетворень складних ієрархічних систем, які забезпечують ефективність і гнучкість системи управління в цілому та дозволяють сформувати пропозиції щодо координації управлінських дій у процесі перетворень на засадах процесно-функціонального менеджменту. Ключові слова: складні ієрархічні системи, виробничі системи, процесно-функціональний менеджмент, моделювання, управлінсько-процесні перетворення, мобілізація ресурсів, інтенсивність розвитку, координація, управлінські інновації, позиціонування. Манойленко Олександр Володимирович -доктор економічних наук, професор, директор Навчально-наукового інституту економіки, менеджменту і міжнародного бізнесу Національного технічного університету «Харківський політехнічний інститут» (вул. ORCID: http://orcid.org/0000-0001-5979-4077 Сергієнко Олена Андріанівна -кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри підприємництва, торгівлі та експертизи товарів, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут» (вул. ORCID: http://orcid.org/0000-0002-9796-9218 Researcher ID...

The purpose of the study is to establish probable trends in the development of algorithmic means of network security and the protection of web resources in the future. The research methods used in this publication are a bibliometric analysis of 500 relevant publications, which allowed us to establish probable trends in the future development of the subject field. The study found that currently the most likely algorithmic means of network security and website protection that will be intensively developed in the future are blockchain technologies (to protect inter-resource contact), deep and machine learning (to analyze and detect attacks and digital anomalies), artificial intelligence and neural networks (to develop complex security algorithms), and predictive analysis (to prevent possible attacks and malicious data injections). At the same time, technological development makes it possible to identify alternative security tools, including quantum and post-quantum cryptography (which is possible due to the development of quantum computing), augmented reality (which is the next iteration of the development of the interface between machine-human interaction), biometric identification (which is the next iteration of authentication and recognition systems) and DevSecOps (which is a promising technology for the production of digital tools and systems that have a relatively lower level of vulnerability to known digital threats). The correlative impact of Industry 4.0 technologies and solutions on the studied aspects of the security sector of the World Wide Web has been established. The growth of the network of devices requires the improvement of security algorithms in the paradigm of Industry 4.0 technologies, which will allow more effective detection and prevention of cyberattacks and protection of user data.