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=неправдива інформація<.>)

Загальна кількість знайдених документів : 3
Показані документи с 1 за 3

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Марценюк, Максим, Козачок, Валерій, Богданов, Олександр
Назва : Аналіз методів виявлення дезінформації в соціальних мережах за допомогою машинного навчання
Місце публікування : Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електронне наукове видання/ Київський університет імені Бориса Грінченка. - 2023. - Том 2, N 22. - С. 148-155. - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2023.22.148155 (Шифр К667665926/2023/2/22). - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2023.22.148155
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): соціальна мережа--дезінформація--неправдива інформація--фейкові новини--машинне навчання
Анотація: Соціальні мережі вже давно стали невід’ємною частиною життя сучасного суспільства. Наприклад, в Україні понад 60% населення регулярно використовують їхній функціонал. Для деяких людей сторінки в тій чи іншій соцмережі набули комерційного значення та стали інструментом отримання прибутку. Є й непоодинокі випадки купівлі-продажу акаунтів або порушення авторських прав за допомогою них. Проте наразі в соціальних мережах набирає обертів поширення неточної інформації, спрямованої на введення в оману та завдання серйозної шкоди. Такий процес визначений як «дезінформація». Окрім дезінформації також розрізняють термін «неправдива інформація». Ці терміни не є синонімами, тому їх слід розрізняти для достовірності дослідження. Неправдивою є інформація, що несе неточні дані, які виникли внаслідок помилок, проте цей термін не містить в собі наміру навмисного введення в оману. У свою чергу, термін «дезінформація» навпаки — створений з метою навмисного поширення неправдивої інформації з метою введення в оману інших. В останні роки тема дезінформації, а також її наслідки привернули велику увагу. Незважаючи на те, що дезінформація не є новим явищем, технологічний прогрес створив ідеальну атмосферу для її швидкого поширення. Такі соціальні мережі, як Facebook, Twitter і YouTube, створюють сприятливий ґрунт для створення та поширення дезінформації та неправдивої інформації. Через це постає важливість дослідження, як працюють соціальні медіа, як створюються та поширюються фейкові новини через соціальні медіа та яку роль відіграють користувачі. Дослідження розглядає соціальні мережі як платформу для поширення дезінформації. Розгляд проблеми взаємодії користувачів із новинами в соціальних мережах доповнює проблематику фейкових новин, розглядаючи проблему взаємодії користувачів із новинами та співпраці в епоху інформації. Для достовірності дослідження, було розглянуто поняття дезінформації та неправдивої інформації. Наведено вичерпний огляд існуючих підходів до виявлення фейкових новин з точки зору машинного навчання. Алгоритми класифікації на основі машинного навчання відіграють дуже важливу роль у виявленні фейкових новин або чуток у соціальних мережах, що є дуже складним і важким процесом через різноманітні політичні, соціально-економічні та багато інших пов'язаних факторів. У цьому огляді розглядаються різні підходи до машинного навчання, такі як обробка природної мови (NLP), лінійна регресія, метод k-найближчих сусідів (KNN), метод опорних векторів (SVM), довга короткочасна пам'ять (LSTM), штучні нейронні мережі та багато інших.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua
Знайти схожі

Форма документа : Однотомне видання
Шифр видання : 94(477)"1932/1933/С 32-409024949
94(477)"1932/1933"/С 32
Автор(и) : Сергійчук, Володимир
Назва : Три документи вічної ганьби, або Як тепер подають булочку
Вихідні дані : Вишгород: ПП Сергійчук М. І., 2023
Кільк.характеристики :58 с
ISBN, Ціна 978-617-78-37-31-1: 50.00 грн.
ДРНТІ : 03.27
УДК : 94(477)"1932/1933":323.282(06) + 323.282(06)
Предметні рубрики: Історія України-- Голодомор-- Історичні документи-- Аналіз
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): радянська влада--голодомор--неправдива інформація--відкритий лист про фальсифікацію досліджень голодомору--перелік осіб що підписали
Примірники : всього : ГП КС(2)
Вільні : ГП КС(2)
Знайти схожі

Форма документа : Стаття із журналу
Шифр видання :
Автор(и) : Глухов, Сергій, Собчук, Андрій, Ровда, Володимир
Назва : Метод виявлення витоку інформації за відхиленням трафіку з інформаційної мережі зв’язку
Місце публікування : Кібербезпека: освіта, наука, техніка: електронне наукове видання/ Київський університет імені Бориса Грінченка. - 2024. - Том 3, N 23. - С. 182-198. - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2024.23.182198 (Шифр К667665926/2024/3/23). - ISSN 2663-4023, DOI 10.28925/2663-4023.2024.23.182198
Примітки : Бібліогр. в кінці ст.
Ключові слова (''Вільн.індекс.''): відхилення трафіку--метод--модель--прогнозування--інформаційні технології--стійкість--запізнення--конфіденційність--доступність--неправдива інформація--персональні дані
Анотація: У роботі проведено аналіз методів виявлення витоку мовної інформації Проведений аналіз показав відсутність єдиного науково методичного апарату або автоматизованих програмних комплексів для забезпечення оперативного здійснення аналізу трафіку. Тому робота присвячена актуальної тематиці виявлення витоку інформації за відхиленням трафіку з інформаційної мережі зв’язку. Пропонується удосконалений метод забезпечення оперативного здійснення аналізу трафіку та інформування про підозрілу ситуацію. Ситуацію яка потребуює подальшого детального аналізу трафіку автоматизованими програмними комплексами або відповідними спеціалістами. Розроблений метод дозволяє здійснювати інформування, у реальному часі, відповідальних спеціалістів, про можливий виток інформації, якій базується на аналізі відхилення характеру трафіку з елементів інформаційної мовної мережі. Відхилення, характеру трафіку з елементів параметрів мережі вимірюються відносно звичного трафіку телефонної або мовної мережі відносно цих параметрів. Проводиться порівняльний аналіз звичайного трафіка з трафіком у реальному часі. Наведений метод додатково удосконалює методику. Удосконалення проведено за рахунок використання практичних рекомендації щодо сталих коефіцієнтів, розрахунків. Ці коефіцієнти для удосконаленого методу обирались розрахунковим та емпіричним шляхом, що дозволяє значно скоротити реакцію системи оцінки трафіку, системи яка використовує розроблену методику для виявлення можливого витоку мовної інформації.
Перейти до зовнішнього ресурсу https://csecurity.kubg.edu.ua
Знайти схожі

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