Details

Title: Выявление экстремистских сообщений в социальных сетях с использованием искусственных иммунных систем: выпускная квалификационная работа специалиста: направление 10.05.04 «Информационно-аналитические системы безопасности» ; образовательная программа 10.05.04_01 «Автоматизация информационно-аналитической деятельности»
Creators: Кравчук Иван Викторович
Scientific adviser: Лаврова Дарья Сергеевна
Other creators: Попова Елена Александровна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт кибербезопасности и защиты информации
Imprint: Санкт-Петербург, 2021
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Информационные технологии; кибербезопасность; предотвращение экстремизма; теория опасности; социальные сети; cybersecurity; prevention of extremism; danger theory; social networks
UDC: 004
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.04
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2021/vr/vr21-141
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key: ru\spstu\vkr\15379

Allowed Actions:

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

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Данная работа посвящена построению искусственной иммунной системы с использованием принципов теории опасности. Целью настоящей дипломной работы является предотвращение распространения экстремистских сообщений в социальных сетях с помощью искусственных иммунных систем. В ходе работы были решены следующие задачи: 1. Проанализированы особенности построения искусственных иммунных систем. 2. Проанализированы существующие модели искусственных иммунных систем. 3. Разработана искусственная иммунная система применительно к задаче выявления экстремистских сообщений в социальных сетях. 4. Проведено сравнение разработанной системы с существующими решениями в данной области. В результате выполнения работы был реализован прототип искусственной иммунной системы, использующий каскадный принцип построения детекторов, заимствованный из теории опасности. Оценка качества реализованной системы показала высокие значения точности (97.58%). Также было проведено сравнение с прочими системами, использующимися для решения задачи предотвращения экстремизма, в ходе которого было выявлено преимущество разработанной системы в точности работы, что говорит о пригодности использования системы в реальных социальных сетях для решения задачи предотвращения экстремизма.

This work is devoted to the construction of an artificial immune system using the principles of the theory of danger. The aim of this thesis is to prevent the spread of extremist messages on social networks using artificial immune systems. In the course of the work, the following tasks were solved: 1. The peculiarities of building artificial immune systems have been analyzed. 2. The existing models of artificial immune systems have been analyzed. 3. An artificial immune system has been developed in relation to the task of identifying extremist messages in social networks. 4. The developed system is compared with existing solutions in this area. As a result of the work, a prototype of an artificial immune system was implemented, using a cascade principle of constructing detectors, borrowed from the theory of danger. The quality assessment of the implemented system showed high accuracy values (97.58%). A comparison was also made with other systems used to solve the problem of preventing extremism, during which the advantage of the developed system was revealed in the accuracy of work, which indicates the suitability of using the system in real social networks to solve the problem of preventing extremism.

Document access rights

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

Usage statistics

stat Access count: 12
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics