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.