Система автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторі
Вантажиться...
Дата
2022
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація за темою “Система автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторі” виконана студентом кафедри інженерії програмного забезпечення в енергетиці НН ІАТЕ Кузьменчуком Дмитром Олександровичем зі спеціальності 121 “Інженерія програмного забезпечення” за освітньо-професійною програмою “Інженерія програмного забезпечення інтелектуальних кібер-фізичних систем і веб-технологій” і складається зі: вступу; 5 розділів (“Постановка завдання побудови системи автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторі”, “Дослідження існуючих методів для визначення фейкових новин”, “Апарат вирішення для поставленої задачі”, “Опис програмної системи” та “Розробка стартапу проєкта”), висновків до кожного з цих розділів; загальних висновків; списку використаних джерел, що налічує 17 джерел; 43 ілюстрацій та 2 додатків. Загальний̆ обсяг роботи 104 сторінки.
Актуальність теми. Інформаційна безпека є дуже важливим аспектом сучасного життя при чому інформаційна безпека включає в себе не лише захист персональних даних від різного роду шахраїв, а й перевірку на достовірність інформації яку ми споживаємо чому і присвячена дана магістерська дисертація. Захист від фейкової інформації є особливо важливим оскільки вона може бути дуже шкідливою як для окремих людей так і для великих мас населення та спричинювати різні негативні явища.
Основними цілями застосування фейкової інформації є маніпуляція суспільною думкою для здобуття переваги у виборах, поширення пропаганди для контролю населення, дискредитація окремих осіб, компаній чи державних урядів, розповсюдження паніки серед людей та створення напруги в суспільстві для дестабілізації становища в країні. З переліченого вище стає зрозумілим наскільки небезпечним та деструктивним може бу вплив фейкової інформації, а найяскравішим прикладом її використання є виправдання повномасштабної війни Росії проти України яка почалась 24 лютого цього року та гібридної війни яка тривала попередні 8 років починаючи з 2014 року.
Оскільки фейкова інформація є дуже потужним інструментом для досягнення своїх цілей то скоріш за все її ніколи не перестануть використовувати і через це буде існувати постійна боротьба між двома сторонами: тою яка розповсюджує фейкову інформацію і тою що цьому протистоїть. Саме тому тема боротьби з фейковою інформацією завжди була, є та буде дуже актуальною темою.
Мета роботи і завдання дослідження. Дослідження існуючих методів та програмних засобів які використовуються при роботі з людськими мовами для визначення намірів та сенсу який було вкладено в текст чи аудіо повідомлення та створення на їх основі власного методу. На основі отриманих теоретичних знань необхідно визначити переваги та недоліки існуючих методів, вибрати ті з них які найкраще підходять та за можливості вдосконалити їх. Після чого на основі отриманих алгоритмів слід спроектувати та розробити систему яку з легкістю зможуть використовувати як звичайні користувачі так і розробники для інтеграції з іншими системами.
Об’єкт дослідження. Аналіз природних мов засобами штучного інтелекту.
Предмет дослідження. Виявлення фейкових новин засобами штучного інтелекту.
Методи дослідження. Для виконання поставлених задач використовувались наступні методи емпіричного дослідження:
— Експеримент під час якого випробовувались різні методи машинного навчання для вирішення задачі визначення фейкових новин.
— Вимірювання за допомогою якого визначалась точність роботи алгоритмів при виконання поставленої задачі.
Також поряд з емпіричними методами дослідження використовувались загальнологічні методи дослідження такі як:
— Аналіз який використовувався для виявлення впливу змін в налаштуваннях методів штучного інтелекту на отримуваний результат.
— Порівняння яке використовувалось для визначення найбільш результативного методу з поміж інших.
Практичне значення отриманих результатів. Розробка системи для автоматизованого визначення фейкових новин яку в подальшому можна буде інтегрувати з іншими системами для боротьби з розповсюдженням неправдивих новин у них. Таким чином розроблений програмний продукт повинен сприяти збільшенню рівня довіри до інформації в системах де його було використано. З іншого боку створені та удосконалені в ході виконання роботи алгоритми повинні давати розвиток обробці природніх мов, а саме розділу машинного навчання під назвою NLP (Natural language processing).
Опис
В даній роботі проводиться дослідження виявлення фейкових новин з використанням методів штучного інтелекту. В ході роботи було виконано наступні завдання: проаналізовано існуючі методи штучного інтелекту, що використовуються для аналізу природних мов; проведено порівняння їх переваг та недоліків; експериментальним шляхом визначено ступінь їх ефективності для виконання поставленої задачі та на їх основі було розроблено свій власний метод. Також в роботі проводиться аналіз існуючих систем для виконання даної задачі.
Ключові слова
штучний інтелект, машинне навчання, NLP, датасет, API, artificial intelligence, machine learning, dataset
Бібліографічний опис
Кузьменчук, Д. О. Система автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторі : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Кузьменчук Дмитро Олександрович. – Київ, 2022. – 105 с.