Система автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorХодаковський, Олексій Володимирович
dc.contributor.authorКузьменчук, Дмитро Олександрович
dc.date.accessioned2023-01-16T10:42:12Z
dc.date.available2023-01-16T10:42:12Z
dc.date.issued2022
dc.descriptionВ 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.uk
dc.description.abstractenThe master's thesis on the topic "System of automatic detection of fake news in the modern information space" was completed by Dmytro Oleksandrovich Kuzmenchuk, a student of the Department of Software Engineering at the Educational and Scientific Institute of Atomic and Thermal Energy from the specialty 121 "Software Engineering" under the educational and professional program "Software Engineering of Intelligent Cyber-Physical Systems" and web technologies" and consists of: introduction; 5 sections ("Setting the task of building a system for automatic detection of fake news in the modern information space", "Research of existing methods for identifying fake news", "Solving apparatus for the given task", "Description of the software system" and "Development of the project startup"), conclusions to each of these sections; general conclusions; the list of used sources, which includes 17 sources; 43 illustrations and 2 appendices. The total volume of work is 104 pages. Relevance of the topic. Information security is a very important aspect of modern life, which includes not only the protection of personal data from various types of fraudsters, but also the verification of the reliability of the information we consume, which is what this master's thesis is dedicated to. Protection against fake information is particularly important because it can be very harmful both to individuals and to large masses of the population and cause various negative phenomena. The main goals of using fake information are to manipulate public opinion to gain an advantage in elections, spread propaganda to control the population, discredit individuals, companies or state governments, spread panic among people and create tension in society to destabilize the situation in the country. From the stated above, it becomes clear how dangerous and destructive the influence of fake information can be, and the most striking example of its using is the justification of Russia's full-scale war against Ukraine, which began on February 24 of this year, and the hybrid war that lasted for the previous 8 years, starting in 2014. Since fake information is a very powerful tool for achieving one's goals, it will most likely never stop being used, and because of this, there will be a constant struggle between two sides: the one that spreads fake information and the one that opposes it. That is why the topic of combating fake information has always been, is and will be a very relevant topic. The goal of the work. The purpose of this work is to research the existing methods and software tools used when working with human languages to determine the intentions and meaning that was embedded in the text or audio message and to create an own method based on them. On the basis of the obtained theoretical knowledge, it is necessary to determine the advantages and disadvantages of existing methods, to choose the ones that are most suitable and, if possible, to improve them. After that, on the basis of the obtained algorithms, a system should be designed and developed that can be easily used by both ordinary users and developers for integration with other systems. Object of study. Analysis of natural languages by means of artificial intelligence. Subject of study. Detection of fake news by means of artificial intelligence. Research methods. The following methods of empirical research were used to fulfill the tasks: — An experiment during which various machine learning methods were tested to solve the problem of identifying fake news. — The measurement used to determine the accuracy of the algorithms when performing the given task. Also, along with empirical research methods, general logical research methods such as: — Analysis that was used to identify the impact of changes in the settings of artificial intelligence methods on the obtained result. — A comparison used to determine the most effective method among others. Practical significance of the obtained results. Development of a system for automated detection of fake news, which can be integrated with other systems to combat the spread of false news in them. The software product developed in this way should contribute to increasing the level of trust in information in the systems where it was used. On the other hand, the algorithms created and improved in the course of the work should give development to the processing of natural languages, namely the section of machine learning called NLP (Natural language processing).uk
dc.description.abstractukМагістерська 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).uk
dc.format.page105 с.uk
dc.identifier.citationКузьменчук, Д. О. Система автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторі : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Кузьменчук Дмитро Олександрович. – Київ, 2022. – 105 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/51869
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучний інтелектuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectNLPuk
dc.subjectдатасетuk
dc.subjectAPIuk
dc.subjectartificial intelligenceuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectdatasetuk
dc.subject.udc004.4uk
dc.titleСистема автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторіuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kuzmenchuk_magistr.pdf
Розмір:
3.4 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.1 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПЗЕ)
Магістерські роботи