Система виявлення кіберзагроз на основі аналізу даних соцмереж з використанням методів машинного навчання

Abstract

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.