Визначення неявних атрибутів віртуального портрету цільової особи на основі аналізу текстів з відкритих джерел засобами LLM
| dc.contributor.author | Проскурня, А. С. | |
| dc.contributor.author | Стьопочкіна, І. В. | |
| dc.date.accessioned | 2026-05-27T14:58:02Z | |
| dc.date.available | 2026-05-27T14:58:02Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description.abstract | Розглянуто підхід до автоматизованого визначення неявних атрибутів віртуального портрету цільової особи на основі аналізу текстових публікацій у Telegram-каналах засобами великих мовних моделей (LLM). Запропоновано структуру віртуального портрету, методику збору та аналізу даних, проведено апробацію на 7 публічних каналах із відомими власниками. Середній показник True Positive становить 92 % для GPT-4o та 93 % для Gemini 2.5 Flash. | |
| dc.format.pagerange | С. 256-257 | |
| dc.identifier.citation | Проскурня, А. С. Визначення неявних атрибутів віртуального портрету цільової особи на основі аналізу текстів з відкритих джерел засобами LLM / А. С. Проскурня, І. В. Стьопочкіна // Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матеріали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, [Київ], 13–16 травня 2026 р. / КПІ ім. Ігоря Сікорського. – Київ, 2026. – С. 256-257. | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/81206 | |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | КПІ ім. Ігоря Сікорського | |
| dc.publisher.place | Київ | |
| dc.relation.ispartof | Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики : матеріали XXIV Всеукраїнської науково-практичної конференції студентів, аспірантів та молодих вчених, 13–16 травня 2026 р., м. Київ, Україна | |
| dc.subject | LLM | |
| dc.subject | віртуальний портрет | |
| dc.subject | OSINT | |
| dc.subject | DISC | |
| dc.subject | Telegram | |
| dc.subject | соціальна інженерія | |
| dc.subject | кіберінцидент | |
| dc.subject.udc | 004.056.5:004.8 | |
| dc.title | Визначення неявних атрибутів віртуального портрету цільової особи на основі аналізу текстів з відкритих джерел засобами LLM | |
| dc.type | Article |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- (256-257)_SectionMathModels_Proskurnia.pdf
- Розмір:
- 588.09 KB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
- Full Text
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1