Details

Title: Применение методов машинного обучения для выявления автоматически управляемых учетных записей в социальных сетях: бакалаврская работа: 10.03.01
Creators: Малышев Егор Валерьевич
Scientific adviser: Павленко Евгений Юрьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2016
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: защита информации; социальные сети; нейронная сеть; боты в социальных сетях; information security; social networks; neural networks; bots in social networks
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 10.03.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
DOI: 10.18720/SPBPU/2/v16-1309
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: RU\SPSTU\edoc\33427

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Настоящая дипломная работа содержит результаты разработки искусственной нейронной сети, предназначенной для обнаружения автоматически управляемых учетных записей в социальных сетях. Объектом исследований дипломной работы является учетная запись в социальной сети, которая должна быть классифицирована как бот или реальный пользователь, вследствие обработки ее нейронной сетью. Целью работы является распознавание автоматически управляемых учетных записей в социальных сетях с использованием искусственной нейронной сети. В ходе выполнения дипломной работы использовались такие методы исследования, как анализ и моделирование, применявшиеся для выбора наиболее перспективного метода выявления ботов, а также для разработки макета программной системы, осуществляющей выявление ботов в социальных сетях. По результатам экспериментальных исследований была выполнена оценка эффективности разработанного метода, характеризующая метод как хороший.

This diploma work contains results of artificial neural network development, which is designed for automatically managed accounts detection in social networks. The research object is a social network account, which should be classified as a bot or a real user, due to its processing using neural network. The aim is to recognize automatically managed accounts in social networks using an artificial neural network. In the course of the thesis were used such research methods as analysis and modeling, they were applied to select the most prospective method of bots identifying, as well as for the development of a software system for bots detection in social networks. According to the results of experimental studies, there was evaluated an effectiveness of this method, a method was characterized as good.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 314
Last 30 days: 16
Detailed usage statistics