Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://ir.stu.cn.ua/123456789/22463
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Москаленко, Д. М. | |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T12:47:57Z | |
dc.date.available | 2021-06-08T12:47:57Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | http://ir.stu.cn.ua/123456789/22463 | |
dc.description | Москаленко, Д. М. Підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз : магістерська робота : 121 «Інженерія програмного забезпечення», ОНП / Д. М. Москаленко ; керівник роботи М. С. Дорош ; НУ «Чернігівська політехніка», кафедра інформаційних технологій і програмної інженерії. – Чернігів, 2021. – 83 с. | en_US |
dc.description.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. | en_US |
dc.language.iso | uk | en_US |
dc.publisher | Чернігів | en_US |
dc.subject | обробка природної мови | en_US |
dc.subject | соціальні мережі | en_US |
dc.subject | нейронна мережа | en_US |
dc.subject | класифікація текстів | en_US |
dc.subject | машинне навчання | en_US |
dc.title | Підсистема збору та визначення розподільчих рис даних соціальних мереж в системі виявлення кіберзагроз | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |
Розташовується у зібраннях: | Дипломні роботи освітнього ступеня магістр |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Москаленко-Магістр-2021.pdf | Магістерська робота | 5,33 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.