Publication: Методи детектування шкідливих акаунтів у соціальних мережах
| cris.virtual.department | #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# | |
| cris.virtual.orcid | #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# | |
| cris.virtualsource.department | 572ba2a4-7eba-4ff4-a0d6-f7f87a17ac80 | |
| cris.virtualsource.orcid | 572ba2a4-7eba-4ff4-a0d6-f7f87a17ac80 | |
| dc.contributor.author | Смолич, Д.С. | |
| dc.date.accessioned | 2018-02-13T11:22:41Z | |
| dc.date.available | 2018-02-13T11:22:41Z | |
| dc.date.issued | 2018 | |
| dc.description.abstract | Об'єкт дослідження: методи класифікації користувачів соціальних мереж з метою детектування шкідливих акаунтів. Мета роботи (проекту): розробка алгоритму детектування шкідливих акаунтів в соціальних мережах. Методи дослідження: аналіз, системний підхід, методи, розпізнавання образів, кластеризація, класифікація. У спеціальній частині проведено аналіз сучасних методів детектування, методів кластеризації з метою вибору найбільш ефективних. Сформульовано формальні вимоги до вибору методів детектування. Запропоновано метод поліпшення якості сортування, відстеження поведінки підозрілих акаунтів. Розроблено алгоритм детектування ботів на базі обраних методів. В економічному розділі визначено економічну ефективність від розробки і реалізації запропонованого алгоритму. Практичне значення роботи полягає в можливості інтеграції розробленого алгоритму в існуючу систему детектування шкідливих акаунтів в соціальних мережах для поліпшення аналізу та розпізнавання даних. Результати проведених в дипломній роботі досліджень можуть бути використані для подальшої роботи над удосконаленням алгоритмів детектування шкідливих акаунтів. Наукова новизна дослідження полягає в розробці комбінованого методу розпізнавання шкідливих акаунтів з мінімізацією кількості додаткових перевірок користувачів. Напрямки подальших досліджень – тестування запропонованого алгоритму на прикладі реальних соціальних мереж. | ru_RU |
| dc.description.sponsorship | Кафедра безпеки інформації та телекомунікацій | |
| dc.description.sponsorship | Факультет інформаційних технологій | |
| dc.description.sponsorship | Інститут електроенергетики | |
| dc.identifier.uri | http://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/151305 | |
| dc.language.iso | uk | ru_RU |
| dc.subject | соціальні боти | ru_RU |
| dc.subject | детектування | ru_RU |
| dc.subject | шкідливі акаунти | ru_RU |
| dc.subject | соціальні мережі | ru_RU |
| dc.subject | методи класифікаціії | ru_RU |
| dc.subject | кластерний аналіз | ru_RU |
| dc.title | Методи детектування шкідливих акаунтів у соціальних мережах | ru_RU |
| dc.type | Other | ru_RU |
| dspace.entity.type | Publication | |
| oairecerif.author.affiliation | #PLACEHOLDER_PARENT_METADATA_VALUE# |