МЕТОД ПРОТИДІЇ ПОШИРЕННЮ ТА ВИЯВЛЕННЯ ШКІДЛИВОЇ ІНФОРМАЦІЇ В СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ
DOI:
https://doi.org/10.17721/2519-481X/2022/77-09Ключові слова:
шкідлива інформація, соціальні мережі, контрзаходи, джерела повідомлень, метод протидії, інформаційна системаАнотація
В роботі продено дослідження задачі виявлення та протидії поширенню у соціальних мережах шкідливої інформації, в тому числі «фейкових новин». Особливо гостро стоїть необхідність протидії поширенню у соціальних мережах таких новин, що породжують хвилі паніки, які виникають під час пандемії. На теперішній час – війна в Україні. Фейкові новини поширюються у соціальних мережах у шість разів швидше, ніж правдиві дописи. Російська пропаганда стала одним з головних елементів війни в Україні, її якісно закамуфльовано під вигляд матеріалів західних ЗМІ - DW, CNN або BBC. Основна складність виявлення та протидії поширенню шкідливої інформації в соціальних мережах безпосередньо слідує із використанням на сучасному етапі тенденцій розвитку інформаційно - технологічної сфери, а саме: збільшення швидкості поширення шкідливої інформації в соціальних мережах; швидкості виникнення нових джерел поширення шкідливої інформації; збільшення об’єму інформації, що містить шкідливі повідомлення; швидкості тиражування повідомлень в мережі; кількості сценаріїв привернення уваги аудиторії; рівня гетерогенності даних. За своєю архітектурою соціальні мережі є багатокомпонентними рішеннями, в архітектурі мережі знаходяться: компоненти, які здійснюють обробку контенту; компоненти, які забезпечують функції маркетингу, адміністрування, зберігання даних. Соціальні мережі не містять окремого компонента виявлення та протидії поширенню шкідливій інформації в мережі.
Проведений аналіз та дослідження оцінювання ефективності інформаційно-аналітичних систем та інформатизації процесів, показали, що проблема виявлення та протидії поширенню в соціальних мережах шкідливої інформації не може вважатися вирішеною і вимагає на даному етапі проведення нових досліджень та дозволяє визначити загальні вимоги до системи протидії, в основу реалізації якої, покладено модельно-методичний апарат. З метою підвищення ефективності системи протидії в Інтернет - мережах вирішена задача розробки відповідного підходу підвищення обґрунтованості прийнятого рішення на протидію поширенню та виявлення шкідливої інформації за рахунок збільшення числа параметрів, що враховуються при виборі інформаційного об'єкта впливу та дійових контрзаходів. Вирішення поставленої задачі, досягається за рахунок проведення ранжування контрзаходів та аналізу джерел мережі шкідливої інформації. Запропонований метод протидії та виявлення в соціальних мережах поширенню шкідливої інформації, ґрунтується на використанні запропонованих моделей, алгоритмів, забезпечує, на відміну від аналогів, аналіз інформації соціальних мереж; формування списків інформаційних об'єктів впливу для проведення протидії об'єктам, сортування інформаційних об'єктів; надання оператору системи протидії пропонованого та альтернативних варіантів з обґрунтуванням вибору. Розроблений метод виявлення та протидії поширенню шкідливої інформації в соціальних мережах відрізняється від існуючих, використанням запропонованих алгоритмів оцінки джерел повідомлень, аналізом та ранжуванням контрзаходів, в результаті підвищується обґрунтованість прийняття рішення про протидію поширенню шкідливої інформації та вибору
104
контрзаходу, відповідним чином скорочується час роботи оператора системи у процесі протидії поширенню шкідливої інформації у соціальних мережах.
Посилання
1. Lenkov, S.V. (2020), Model bezpeky poshyrennia zaboronenoi informatsii v informatsiino-telekomunikatsiinykh merezhakh / S.V. Lenkov, V.M. Dzhulii, V.S. ORLENKO, O.V. Sieliukov, A.V. Atamaniuk // Zbirnyk naukovykh prats Viiskovoho instytutu Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU. – №68. – pp. 53-64.
2. Cotsialni merezhi – realni zahrozy virtualnoho svitu. [Elektronnyi resurs]. – Rezhym dostupu : http://ogo.ua/ articles/view/011– 02–23/26490.htm
3. Lenkov, S.V. (2008), Metodyy sredstva zashchytы ynformatsyy. V 2-kh tomakh / S.V. Lenkov, D.A. Perehudov, V.A. Khoroshko –K: Aryi–464s.
4. Ostapov, S. E. (2016) Tekhnolohii zakhystu informatsii: navchalnyi posibnyk / S.E. Ostapov, S.P. Yevseiev, O.H. Korol–Kharkiv : Vyd-vo KhNEU. – 476 s.
5. Lenkov, S.V. (2017), AnalIz Isnuyuchih metodiv ta algoritmiv viyavlennya atak v bezdrotovih merezhah peredachI danih / S.V. Lenkov, V.M. Dzhuliy, N.M. Bernaz, S.O. Bozhuk // Zbirnik naukovih prats Viyskovogo Institutu Kiyivskogo natsionalnogo universitetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU. – Vip. No 56. – p.124-132
6. Dovhyi, S.O. (2012), Suchasni telekomunikatsii: merezhi, tekhnolohii, ekonomika, upravlinnia, rehuliuvannia /S.O. Dovhyi, O.I. Savchenko, P.P. Vorobiienko – K.: Ukrainskyi Vydatnychii Tsentr. – 520p.
7. Dzhulii, V.M. Informatsiino-oznakova model shkidlyvoi informatsii v sotsialnykh merezhakh/ I.V. Muliar, V.M. Dzhulii, V. M. Pichura, O.O Zatsepina – Vymiriuvalna ta obchysliuvalna tekhnika v tekhnolohichnykh protsesakh № 3 (2022)-73–78s.
8. Dzhulii, V.M. Model potoku tekstovykh povidomlen tematychnykh internet-resursiv systemy prohnozuvannia informatsiinoi bezpeky/ V.M. Dzhulii, Yu.V. Khmelnytskyi, N.S. Petliak, O.V. Pakhar– Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu. Tekhnichni nauky. 2022. № 5. 294-300s.
9. Dzhulii V.M., Klots Yu.P., Muliar I.V., Zhylevych M.L., Dzhulii A.V. (2021), Kontrol dodatkiv internet-trafika kompiuternykh merezh metodamy mashynnoho navchannia. Visnyk Khmelnytskoho natsionalnoho universytetu. Tekhnichni nauky. – Khmelnytskyi. – №5. –
pp. 22–26.
10. Dzhulii, V.M. (2022), Metod klasyfikatsii dodatkiv trafika kompiuternykh merezh na osnovi mashynnoho navchannia v umovakh nevyznachenosti / V.M. Dzhulii, O.V. Miroshnichenko, L.V. Solodieieva // Zbirnyk naukovykh prats Viiskovoho instytutu Kyivskoho natsionalnoho universytetu imeni Tarasa Shevchenka. – K.: VIKNU. – Vyp. №74. – pp. 73-82.
11. Lavrov, Ye. A. (2017.), Matematychni metody doslidzhennia operatsii : pidruchnyk / Ye. A. Lavrov, L. P. Perkhun, V. V. Shendryk – Sumy : Sumskyi derzhavnyi universytet, – 212 p.
