Підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз

Abstract

Метою даної кваліфікаційної роботи є розробка підсистеми збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз. Об'єктом дослідження є методи та моделі обробки природної мови за допомогою нейронних мереж. Предметом дослідження є методи та моделі збору та визначення особливостей розподілу даних соціальних мереж у системі виявлення кіберзагроз. В роботі проведено аналіз загроз в соціальних мережах спричинених небезпечними повідомленнями, а також аналіз задачі визначення емоційного тону текстових даних у соціальних мережах. Побудована архітектура та визначені методи та моделі обробки природньої мови та автоматизованої класифікації. В результаті чого була розроблена підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз. Методи дослідження. В основі досліджень лежить архітектура системи збору даних з соціальної мережі Twitter яка використовує методи машинного навчання та штучного інтелекту для обробки та визначення розподільчих рис даних повідомлень користовачів [47]. Реалізація програмного забезпечення виконувалась з використанням мови програмування Python за підтримки бібліотеки програмного забезпечення з відкритим кодом для машинного навчання TensorFlow та Keras. Результати представлені у вигляді таблиць та ілюстрацій, що демонструють правильність вибору методів збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз на прикладі класифікації повідомлень. Результати роботи можуть бути використані для подальшої розробки системи пошуку наприклад загроз від онлайн хижаків, користувачів які попагандують ідеї тероризму чи екстремізму у соціальних мережах або перекваліфікації для пошуку повідомлень іншого характеру.