Система аналізу великих обсягів даних з питань кібербезпеки із соціальних медіа
dc.contributor.author | Ланде, Дмитро Володимирович | |
dc.contributor.author | Пучков, Олександр Олександрович | |
dc.contributor.author | Субач, Ігор Юрійович | |
dc.date.accessioned | 2023-04-03T09:50:46Z | |
dc.date.available | 2023-04-03T09:50:46Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.description.abstract | Запропоновано та обґрунтовано підходи до побудови системи моніторингу та аналізу соціальних медіа з питань кібербезпеки, які базуються на концепції обробки великих обсягів даних, складних мереж, добування знань із текстових масивів. Детально розглянуті компоненти технології ElasticStack, інформаційно-пошукова система Sphinx, графова система управління базами даних Neo4j та система аналізу графів Gephi. Основна ідея створення системи аналізу великих обсягів даних з питань кібербезпеки із соціальних медіа – це одночасне застосування методів і засобів інформаційного пошуку, аналізу даних та агрегування інформаційних потоків. Система забезпечує реалізацію таких функцій: формування баз даних шляхом збору інформації з визначених інформаційних ресурсів; налаштування модулів автоматичного сканування і первинної обробки інформації з веб сайтів і соціальних мереж; ведення повнотекстових баз даних з інформації; виявлення дублікатів, схожих за змістом інформаційних повідомлень; повнотекстовий пошук; аналіз текстових повідомлень, визначення тональності, формування аналітичних звітів; інтеграцію з географічною інформаційною системою; аналіз та візуалізацію даних; дослідження динаміки тематичних інформаційних потоків; прогнозування розвитку подій на основі аналізу динаміки публікацій в соціальних медіа; забезпечення доступу багатьох користувачів до функціональних компонентів системи. Практичне значення отриманих результатів полягає в створенні діючого макету системи контент-моніторингу і аналізу соціальних медіа з питань кібербезпеки, який придатний до застосування як компоненти у складі систем підтримки прийняття рішень щодо інформаційної та кібербезпеки. Розглянуто інтерфейс макету системи, в якому доступні функції пошуку, аналізу та прогнозування появлення інформації в соціальних медіа.Центральне місце інтерфейсу займає дайджест із найбільш релевантних потребам користувача повідомлень. В аналітичному режимі реалізовано низку інструментів для графічного представлення аналізованих даних, які відображуються у вигляді часового ряду кількості релевантних запиту повідомлень на добу, а також перегляду головних сюжетів за темою, кластерів, згрупованих за відповідністю заздалегідь визначеним опорним словам. У системі передбачені режими формування мереж із понять, що відповідають окремим повідомленням (персон, брендів) та інформаційних джерел, які дозволяють ранжувати за рейтингом поняття та досліджувати взаємозв’язки між ними. | uk |
dc.description.abstractother | The paper proposes and substantiates approaches to building a corporate system for monitoring and analyzing social media on cybersecurity issues, which are based on the concept Big Data, Data/Text Mining, Information Extraction, Complex Networks, and Cloud Computing. The components of Elastic Stack technology, Sphinx information retrieval system, Graph Data Base Management System Neo4j, and Gephi graph analysis system are examined in detail.The main idea of a system for analyzing large amounts of data on cybersecurity issues from social media is the simultaneous application of methods and means of information retrieval, data analysis, and aggregation of information flows. The system should ensure the implementation of the following functions: the formation of databases by collecting information from certain information resources; settings for automatic scanning and primary processing of information from websites and social networks; maintaining full-text information databases; identifying duplicates similar in content to informational messages; full-text search; analysis of text messages, determination of tonality, the formation of analytical reports; integration with geographic information system; dataanalysis and visualization; study of the dynamics of thematic information flows; predicting developments based on the analysis of the dynamics of the publication in social media; providing access for many users to the functional components of the system. The practical significance of the results is to create a working layout of the content monitoring and analysis system of social media on cybersecurity issues, ready to be used as a component in information and cybersecurity decision support systems. The interface of the system layout is considered, in which the functions of search, analysis, and forecasting of information appearance in social media are available. Central to the interface is a digest of the most relevant user needs.In the analytical mode, a number of tools are implemented for graphical presentation of the analyzed data, which are displayed as a time series of the number of relevant queries per day, as well as viewing the main topics, clusters grouped by predefined reference words.The system provides modes for forming networks of concepts that correspond to individual messages (persons, brands) and information sources that allow you to rank the concepts and explore the relationships between them. | uk |
dc.format.pagerange | Pp. 4-18 | uk |
dc.identifier.citation | Ланде, Д. Система аналізу великих обсягів даних з питань кібербезпеки із соціальних медіа / Дмитро Ланде, Олександр Пучков, Ігор Субач // Information Technology and Security. – 2020. – Vol. 8, Iss. 1 (14). – Pp. 4–18. – Bibliogr.: 27 ref. | uk |
dc.identifier.doi | https://doi.org/10.20535/2411-1031.2020.8.1.217993 | |
dc.identifier.issn | 2411-1031 | |
dc.identifier.orcid | 0000-0003-3945-1178 | uk |
dc.identifier.orcid | 0000-0002-8585-1044 | uk |
dc.identifier.orcid | 0000-0002-9344-713X | uk |
dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/54215 | |
dc.language.iso | uk | uk |
dc.publisher | Institute of Special Communication and Information Protection of National Technical University of Ukraine “Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute” | uk |
dc.publisher.place | Kyiv | uk |
dc.relation.ispartof | Information Technology and Security : Ukrainian research papers collection, 2020, Vol. 8, Iss. 1 (14) | uk |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | моніторинг соціальних медіа | uk |
dc.subject | кібербезпека розвідка з відкритих джерел | uk |
dc.subject | аналіз соціальних мереж | uk |
dc.subject | великі дані | uk |
dc.subject | Кіберагрегатор | uk |
dc.subject | social media monitoring | uk |
dc.subject | cybersecurity | uk |
dc.subject | open-source intelligence | uk |
dc.subject | social media analysis | uk |
dc.subject | BigData | uk |
dc.subject | CyberAggregator | uk |
dc.subject.udc | 004[942+056.5] | uk |
dc.title | Система аналізу великих обсягів даних з питань кібербезпеки із соціальних медіа | uk |
dc.title.alternative | System for analysing of big data on cybersecurity issues from social media | uk |
dc.type | Article | uk |
Файли
Контейнер файлів
1 - 1 з 1
Вантажиться...
- Назва:
- 217993-531948-1-10-20210528.pdf
- Розмір:
- 1.25 MB
- Формат:
- Adobe Portable Document Format
- Опис:
Ліцензійна угода
1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
- Назва:
- license.txt
- Розмір:
- 9.1 KB
- Формат:
- Item-specific license agreed upon to submission
- Опис: