ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИЗНАЧЕННЯ ПОЛІТИЧНОГО СПРЯМУВАННЯ ДЖЕРЕЛ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ ДЕРЖАВИ ПІД ЧАС КРИЗОВИХ СИТУАЦІЙ

Автор(и)

  • Олександр Пучков Інститут спеціального зв’язку та захисту інформації Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського” https://orcid.org/0000-0002-8585-1044
  • Дмитро Ланде Навчально-науковий фізико-технічний інститут Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, https://orcid.org/0000-0003-3945-1178
  • Ігор Субач Інститут спеціального зв’язку та захисту інформації Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського” https://orcid.org/0000-0002-9344-713X
  • Олександр Рибак Інститут спеціального зв’язку та захисту інформації Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського” https://orcid.org/0009-0004-1033-1599

DOI:

https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.20.142152

Ключові слова:

моніторинг, соціальні медіа, Інтернет, електронні джерела відкритої інформації, екстрагування сутностей, машинне навчання, штучний інтелект, інформаційна технологія

Анотація

Розроблено та запропоновано інформаційну технологію аналізу та визначення політичного спрямування джерел інформації в мережі Інтернет та соціальних мережах. На основі застосування бібліотеки машинного навчання та класифікації тексту fastText була створена модель для визначення політичного спрямування джерел відкритої інформації. Розроблено модулі сканування джерел відкритої інформації в мережі Інтернет та соціальних мережах, які забезпечують реалізацію таких функцій: формування баз даних шляхом збору інформації з визначених інформаційних ресурсів; налаштування модулів автоматичного сканування інформації з вебсайтів і соціальних мереж; повнотекстовий пошук; екстрагування сутностей із окремих документів; визначення політичного спрямування джерел інформації. Практичне значення отриманих результатів полягає в створенні діючого макету системи визначення політичного спрямування електронних джерел інформації. У системі передбачено екстрагування наступних сутностей із текстових повідомлень: ключові слова; персони; географічні локації (топоніми); організації. За допомого високорівневого відкритого Python-фреймворку для розробки вебсистем Django розроблено вебінтерфейс системи. Також, для зручності роботи користувачів мобільних пристроїв з системою аналізу та визначення політичного спрямування джерел інформації в мережі Інтернет, розроблений Телеграм-бот. В інтерфейсі системи доступні функції пошуку інформації, за ключовими словами, періодом часу, а також окремо за кожним джерелом інформації (соціальною мережею). Система дає можливість дослідити кожне джерело окремо, перевірити наявність інформації про нього, тим самим доповнюючи базу даних джерел відкритої інформації. В системі автоматично формується дайджест з найбільш релевантними потребам користувачів повідомленнями та концептами. Крім того, користувачі мають можливість переглянути найпопулярніші канали інформації за певним політичним спрямуванням. Реалізовано відображення найбільш актуальних топонімів на карті. Запропоновано варіанти можливого застосування системи. У теперішній час, система є актуальною і являє собою реалізацію інформаційної технології автоматизованого визначення політичного спрямування електронних джерел інформації.

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Посилання

Lande, D., Puchkov, O., Subach, I. (2020). Cystema analizu velykykh obsiahiv danykh z pytan kiberbezpeky iz sotsialnykh media. Collection Information Technology and Security, 8(1), 4–18. https://doi.org/10.20535/2411-1031.2020.8.1.217993

Lande, D., Subach, I., Puchkov, O., Soboliev, A. (2021). A Clustering Method for Information Summarization and Modelling a Subject Domain. Information & Security: An International Journal 50, 1, 79-86. https://doi.org/10.11610/isij.5013.

Lande, D., Snarskii, A., Dmytrenko, O., Subach, I. (2020). Relaxation time in complex network. U ARES 2020: The 15th International Conference on Availability, Reliability and Security. ACM. https://doi.org/10.1145/3407023.3409231

Layton, R., Watters, P. A. (2016) Automating open source intelligence: algorithms for OSINT: Elsevier, Syngress. https://doi.org/10.1016/C2014-0-02170-3.

Dharma, E., Gaol, F., Warnars, H., Soewito, B. (2022). The accuracy comparison among word2vec, glove, and fasttext towards convolution neural network (cnn) text classification. Jakarta.

Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., Mikolov, T. (2016). Bag of Tricks for Efficient Text Classification. https://arxiv.org/abs/1607.01759

Bojanowski, P., Grave, E., Joulin, A., Mikolov, T. (2017). Enriching Word Vectors with Subword Information. https://arxiv.org/abs/1607.04606

Ryan, K. (2016). Facebooks New Open Source Software Can Learn 1 Billion Words in 10 Minutes. https://www.inc.com/kevin-j-ryan/facebook-open-source-fasttext-learns-1-billion-words-in-10-minutes.html

Low, C. (2016). Facebook is open-sourcing its AI bot-building research. https://www.engadget.com/2016-08-18-facebook-open-sourcing-fasttext.html

Mannes, J. (2016). Facebooks Artificial Intelligence Research lab releases open source fastText on GitHub. https://techcrunch.com/2016/08/18/facebooks-artificial-intelligence-research-lab-releases-open-source-fasttext-on-github

Mannes, J. (2017). Facebooks fastText library is now optimized for mobile. https://techcrunch.com/2017/05/02/facebooks-fasttext-library-is-now-optimized-for-mobile

Sabin, D. (2017). Facebook Makes A.I. Program Available in 294 Languages. https://www.inverse.com/article/31075-facebook-machine-learning-language-fasttext

Downloads


Переглядів анотації: 192

Опубліковано

2023-06-29

Як цитувати

Пучков, О., Ланде, Д., Субач, І., & Рибак, О. (2023). ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ ВИЗНАЧЕННЯ ПОЛІТИЧНОГО СПРЯМУВАННЯ ДЖЕРЕЛ ІНФОРМАЦІЇ ДЛЯ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНОЇ БЕЗПЕКИ ДЕРЖАВИ ПІД ЧАС КРИЗОВИХ СИТУАЦІЙ. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 4(20), 142–152. https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.20.142152