Короткий опис(реферат):
У сучасному світі одна з основних тенденцій розвитку глобальної мережі є активний розвиток соціальних мереж. Все більше користувачів долучаються до найбільш популярних соціальних мереж, таких як Facebook, Twitter, Instagram. Кожна з цих платформ дозволяє користувачам ділитися думками, новинами, давати свої власні оцінки щодо подій у світі, тощо.
Оскільки використання соціальних мереж стає все більш впровадженим в повсякденне життя користувачів, соціальні мережі є одним з найнебезпечніших місць у кіберпросторі, оскільки ними користуються не тільки доброзичливі для користувача люди. В соціальних мережах існують загрози, що стосуються дуже багатьох складових благополуччя життя користувача.
Недоброзичливці можуть нанести шкоду матеріальному статусу, репутації, технічному/програмному забезпеченню, фізичному та ментальному здоров’ю користувача соціальних мереж. Велика кількість людей діляться своєю думкою через Інтернет, тому в епоху інформації даний підхід до аналізу думки громадськості та окремих користувачів вимагає своєї уваги і є достатньо актуальним. В області класифікації настроїв аналізуються думки або настрої людей на предмет особистих образ, нецензурної лексики, токсичної поведінки, персональних погрозах[1]. Системи аналізу настроїв застосовуються в соціальних платформах і майже в кожному бізнесі, тому що думки або настрої відображають переконання, вибір і діяльність людей. За допомогою цих систем також можна приймати рішення для бізнесу, в політичних цілях і тому подібне.
Суть розробки, основні результати:
Москаленко, Д. М. Система виявлення кіберзагроз на основі аналізу даних соцмереж з використанням методів машинного навчання / Д. М. Москаленко, А. С. Таценко ; наук. кер. М. С. Дорош // Новітні технології у науковій діяльності і навчальному процесі : зб. тез Всеукр. наук.-практ. конф. студентів, аспірантів та молодих учених (м. Чернігів, 18-19 берез. 2021 р.) : збірник тез доп. – Чернігів : НУ «Чернігівська політехніка», 2021. – С. 116-118.