Котирло, Поліна Ігорівна2024-07-122024-07-122023-12Котирло П.І. Програмний модуль виявлення повідомлень пропагандистського змісту в соціальних мережах. - Дипломна робота на здобуття ступеня магістра спеціальності «Кібербезпека», «Безпека інформаційних і комунікаційних систем». - Київ, 2023. – 97 с.https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/64891Робота публікується згідно наказу Ректора НАУ від 27.05.2021 р. №311/од "Про розміщення кваліфікаційних робіт здобувачів вищої освіти в репозиторії університету". Керівник проекту: к.т.н., доцент, Висоцька Олена Олександрівна.Популярність соціальних мереж зростає кожен день та по мірі зростання цієї популярності також розвиваються нові загрози. Людям, що є користувачами соціальних мереж важливо вчитись фільтрувати отриману звідти інформацію. Разом з розвитком мереж комунікацій в інтернеті зʼявились нові шляхи для поширення спаму. Спам - надзвичайно поширене явище з яким стикався кожен користувач інтернету хоча б раз. Через велику кількість його різновидів часто складно відразу розпізнати, що отримане повідомлення чи коментар є спамом. Особливо небезпечним є такий спам, який містить в собі пропагандистські риторики. Це не просто надокучлива практика, але й спроба маніпуляції думками користувача, який бачить певне пропагандистське спам-повідомлення. Для ефективного вирішення задач, що повʼязані зі спамом просто людським ресурсів часто недостатньо, оскільки для його поширення часто використовуються автоматичні розсилки чи боти. Тож методи боротьби з цим явищем теж потрібно і важливо автоматизувати. Наразі для соціальної мережі Facebook немає такого рішення, яке б допомагало користувачу виявляти коментарі з пропагандистським вмістом. Тому в даній роботі проводиться аналіз видів спаму, методів боротьби з ними, проаналізовано алгоритми та програмні методи, які можуть допомогти в пошуці спаму та розроблено програмний модуль виявлення повідомлень пропагандистського змісту в соціальних мережах.ukдипломна роботаспамінформаційна безпекаметоди машинного навчанняметод найближчого сусідаметод дерево рішеньdata scienceобробка природної мовиLearning Object