Бібліотека Київського столичного університету імені Бориса Грінченка

Головна

Спрощенний режим

Посібник користувача

Бази даних

Електронний каталог бібліотеки- результати пошуку

Вид пошуку

Електронний каталог бібліотеки

Каталог авторефератів та дисертацій

Грінченкознавство

Рідкісні та цінні видання

Українська Аудіокнига

Мережеві ресурси

Наукові періодичні видання Університету

Зона пошуку

Формат представлення знайдених документів:
повний	інформаційний	короткий

Відсортувати знайдені документи за:
автором	назвою	роком видання	типом документа

Пошуковий запит: (<.>K=лайки<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 2
Показані документи с 1 за 2

Форма документа : Однотомне видання
Шифр видання : 004.7/С 38
Автор(и) : Сінгер П. В., Брукінг, Емерсон Т.
Назва : Війна лайків. Зброя в руках соціальних мереж
Паралельн. назви :Likewar. The weaponization of social media
Вихідні дані : Харків: Клуб сімейого дозвілля, 2019
Кільк.характеристики :319 с
ISBN, Ціна 978-617-12-6130-3: 245.00 грн.
ДРНТІ : 20
УДК : 004.7
Предметні рубрики: Інтернет-- Соціальні мережі-- Використання
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): державна програма 2020--соціальні мережі--інтернет--інформаційні атаки--інформаційна безпека--віртуальний світ--інформаційні віруси--цензура--дезінформація--лайки
Анотація: Дослідження розвитку Інтернету, найвідоміших соцмереж сьогодення та процесу перетворення їх на зброю в сучасному світі. Від історії появи Всесвітньої павутини, смайликів, твітів та мемів автори розповідають про використання платформ соцмереж авторитаристами, революціонерами, силами оборони, терористами, Дональдом Трампом, Росією, Китаєм, США й багатьма іншими фігурантами онлайн-життя.
Примірники : всього : ГП ЧЗ(1), ГП АБ(4)
Вільні : ГП ЧЗ(1), ГП АБ(4)
Знайти схожі

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Voitovych, Olesia, Kupershtein, Leonid, Holovenko, Vitalii
Назва : Detection of fake accounts in social media
Паралельн. назви :Виявлення фейкових облікових записів в соціальних мережах
Місце публікування : Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електронне наукове видання/ Київський університет імені Бориса Грінченка. - 2022. - N 18. - С. 86-98. - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2022.18.8698 (Шифр К667665926/2022/18). - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2022.18.8698
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): соціальна мережа--інформаційна війна--метрики соціальних мереж--нейронні мережі--метод опорних векторів
Анотація: Соціальні мережі все частіше використовуються як джерело інформації, в тому числі про події під час війни. Фейкові акаунти в соціальних мережах часто використовуються для різноманітних кібератак, інформаційно-психологічних операцій та маніпулювання суспільною думкою під час війни. Проведено аналіз методів дослідження соціальних мереж, досліджено основні показники та ознаки фейкових акаунтів у мережі Facebook. Кожний показник ідентифікується певною кількість балів залежно від умов від 0 до 3, які вказують нате, наскільки кожен із них впливає на висновок про фейковість облікового запису. Рівні впливу мають такі значення: 0 –не впливає,1 –слабкий вплив, 2 –значний вплив, 3 –критичний вплив. Наприклад, якщо у рівень впливу у деякого параметра визначений як3 -це означає, що даний параметр суттєво вказує на фейковість облікового запису. В іншому випадку, якщо показник знаходиться на рівні 0 або 1 -це означає, що таке значення параметру більш властиве реальному обліковому запису. Таким чином, за рівнем кожного з параметрів ми робимо висновок про фейковість або реальність певного акаунта. Аналізуються такі параметри облікового запису: лайки, друзі, пости та статуси, особиста інформація про користувача та фотографії з урахуванням їх можливих параметрів та впливу на статус облікового запису. Кожна метрика віднесена до відповідних категорій для зручності їх аналізу. Розроблено систему підтримки прийняття рішень щодо фейковості облікового запису соціальної мережі Facebook на основі метода опорних векторів у якості класифікатора, який на вхід отримує 9 параметрів, що характеризують обліковий запис і на виході дає передбачення чи акаунт реального користувача чи ні. Було проведено серію експериментальних досліджень, у яких реалізовано аналіз акаунтів. Точність класифікатора виявлення фейкових акаунтів після навчання на тестових даних становить 97%.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua
Знайти схожі

© Міжнародна Асоціація користувачів і розробників електронних бібліотек і нових інформаційних технологій
(Асоціація ЕБНІТ)