Ходаковський, Олексій ВолодимировичКузьменчук, Дмитро Олександрович2023-01-162023-01-162022Кузьменчук, Д. О. Система автоматичного визначення фейкових новин в сучасному інформаційному просторі : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Кузьменчук Дмитро Олександрович. – Київ, 2022. – 105 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/51869В 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.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).ukштучний інтелектмашинне навчанняNLPдатасетAPIartificial intelligencemachine learningdatasetMaster Thesis105 с.004.4