Optimising fuzzy hash function parameters for ensuring compliance with Open Data Regulations
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Дослідження параметрів нечіткої геш-функції
для моніторингу дотримання вимог положення щодо відкритих даних
Анотація
The aim of this study was to investigate the parameters of the hash function to enhance the efficiency and
accuracy of detecting similarities in text fragments across various web resources when monitoring compliance with the
requirements of the Regulation on Open Data on official government websites. The research focused on assessing three
key parameters of the hash function: block size, prime number base, and modulus. To achieve this, a series of experiments
was conducted, employing different combinations of these parameters to generate hash values for text data. The results
demonstrated which parameter combinations provide the best balance between accuracy, completeness, F-measure,
and execution time. The study showed that specific parameter configurations enable a significant improvement in
algorithm accuracy while minimising computational costs, which is particularly important for real-time data analysis.
It is established that optimising the parameters of the hash function reduces the occurrence of false positives and false
negatives, which are common issues in similarity detection. In particular, selecting optimal values for each parameter
significantly enhances the accuracy and completeness of the analysis, leading to more precise text fragment comparisons
and reduced execution time. This optimisation makes the fuzzy hashing algorithm well-suited for use in automated
systems that monitor government websites for compliance with open data regulations. Furthermore, the study found that
parameter optimisation decreases the number of duplicate records, which is especially relevant for ensuring that open
data adheres to legislative requirements. The conclusions drawn from this research can be applied to the development of
software tools designed to efficiently identify deficiencies and improve transparency and legal compliance. Additionally,
the findings can contribute to further optimisation of fuzzy hash function algorithms, thereby advancing data monitoring
technologies for regulatory compliance. This study enhances the development of web resource monitoring technologies
by demonstrating how the careful selection of fuzzy hash function parameters can substantially improve the efficiency
and reliability of open data analysis
Метою роботи було дослідження параметрів геш-функції для підвищення ефективності та точності виявлення подібності текстових фрагментів на різних веб-ресурсах при проведенні моніторингу дотримання вимог Положення щодо відкритих даних на офіційних веб-сайтах державних органів. Дослідження охопило оцінку трьох ключових параметрів геш-функції: розміру блоку, бази простого числа та модуля. Для цього було проведено серію експериментів, у яких різні комбінації цих параметрів використовувалися для генерування геш-значень текстових даних. Результати дослідження продемонстрували, які комбінації параметрів забезпечують найкращий баланс між точністю, повнотою, F-мірою та часом виконання. Показано, що певні комбінації параметрів дозволяють досягти значного підвищення точності алгоритму при мінімізації обчислювальних витрат, що є важливим для аналізу даних у реальному часі. Встановлено, що оптимізація параметрів гешфункції сприяє зниженню кількості хибнопозитивних та хибнонегативних результатів, які часто виникають при виявленні подібності. Зокрема, підбір оптимальних значень для кожного з параметрів суттєво підвищує точність і повноту аналізу, дозволяючи отримати більш точні результати порівняння текстових фрагментів та зменшуючи час виконання операцій. Це робить алгоритм нечіткого гешування придатним для застосування в автоматизованих системах моніторингу державних веб-сайтів щодо дотримання вимог щодо відкритих даних. Виявлено, що оптимізація параметрів дозволяє зменшити кількість дубльованих записів, що особливо актуально для забезпечення відповідності відкритих даних вимогам законодавства. Одержані висновки можуть бути використані для розробки програмних засобів, які допоможуть ефективно виявляти недоліки та сприятимуть підвищенню прозорості та відповідності правовим вимогам. Крім того, результати дослідження можуть бути використані для подальшої оптимізації алгоритмів нечіткої геш-функції, що сприятиме вдосконаленню технологій моніторингу даних на відповідність нормативним вимогам. Дослідження робить внесок у розвиток технологій моніторингу веб-ресурсів, демонструючи, як правильно підібрані параметри нечіткої геш-функції можуть значно підвищити ефективність і надійність аналізу відкритих даних
Метою роботи було дослідження параметрів геш-функції для підвищення ефективності та точності виявлення подібності текстових фрагментів на різних веб-ресурсах при проведенні моніторингу дотримання вимог Положення щодо відкритих даних на офіційних веб-сайтах державних органів. Дослідження охопило оцінку трьох ключових параметрів геш-функції: розміру блоку, бази простого числа та модуля. Для цього було проведено серію експериментів, у яких різні комбінації цих параметрів використовувалися для генерування геш-значень текстових даних. Результати дослідження продемонстрували, які комбінації параметрів забезпечують найкращий баланс між точністю, повнотою, F-мірою та часом виконання. Показано, що певні комбінації параметрів дозволяють досягти значного підвищення точності алгоритму при мінімізації обчислювальних витрат, що є важливим для аналізу даних у реальному часі. Встановлено, що оптимізація параметрів гешфункції сприяє зниженню кількості хибнопозитивних та хибнонегативних результатів, які часто виникають при виявленні подібності. Зокрема, підбір оптимальних значень для кожного з параметрів суттєво підвищує точність і повноту аналізу, дозволяючи отримати більш точні результати порівняння текстових фрагментів та зменшуючи час виконання операцій. Це робить алгоритм нечіткого гешування придатним для застосування в автоматизованих системах моніторингу державних веб-сайтів щодо дотримання вимог щодо відкритих даних. Виявлено, що оптимізація параметрів дозволяє зменшити кількість дубльованих записів, що особливо актуально для забезпечення відповідності відкритих даних вимогам законодавства. Одержані висновки можуть бути використані для розробки програмних засобів, які допоможуть ефективно виявляти недоліки та сприятимуть підвищенню прозорості та відповідності правовим вимогам. Крім того, результати дослідження можуть бути використані для подальшої оптимізації алгоритмів нечіткої геш-функції, що сприятиме вдосконаленню технологій моніторингу даних на відповідність нормативним вимогам. Дослідження робить внесок у розвиток технологій моніторингу веб-ресурсів, демонструючи, як правильно підібрані параметри нечіткої геш-функції можуть значно підвищити ефективність і надійність аналізу відкритих даних
Опис
Ключові слова
fuzzy hash function parameters , website monitoring , government electronic resources , algorithm accuracy , optimization parameters , similarity detection , violation of provisions , параметри нечіткої геш-функції , моніторинг веб-сайтів , державні електронні ресурси , точність
алгоритму , параметри оптимізації , виявлення подібності , порушення положень
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Maidanevych L., Kondratenko N., Kazmirevskyi V. Optimising fuzzy hash function parameters for ensuring compliance with Open Data Regulations // Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія. 2024. № 3. С. 65-76.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (30)
- AlMajali, A., Elmosalamy, A., Safwat, O., & Abouelela, H. (2024). Adaptive ransomware detection using similaritypreserving hashing. Applied Sciences, 14(20), article number 9548. doi: 10.3390/app14209548.
- Baba, T., Baba, K., & Yamauchi, T. (2022). Malware classification by deep learning using characteristics of hash functions. In: L. Barolli, F. Hussain & T. Enokido, (Eds.), Advanced information networking and applications (Vol. 450, pp. 480-491). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-030-99587-4_40
- Chanajitt, R., Pfahringer, B., Gomes, H.M., & Yogarajan, V. (2022). Multiclass malware classification using either static opcodes or dynamic API calls. In: H. Aziz, D. Corrêa & T. French (Eds.), AI 2022: Advances in artificial intelligence (Vol. 13728, pp 427-441). Springer, Cham. doi: 10.1007/978-3-031-22695-3_30.
- Chen, J., Fontugne, R., Kato, A., & Fukuda, K. (2014). Clustering spam campaigns with fuzzy hashing. In Proceedings of the 10th Asian internet engineering conference (pp. 66-73). New York: ACM. doi: 10.1145/2684793.2684803.
- Davies, S.R., Macfarlane, R., & Buchanan, W.J. (2021). Review of current ransomware detection techniques. In Proceeding of the 7 th international conference on engineering and emerging technologies (ICEET) (pp. 696-701). Istanbul: IEEE. doi: 10.1109/ICEET53442.2021.9659643.
- Eleks, M., Rebstadt, J., Fukas, P., & Thomas, O. (2022). Learning without looking: Similarity preserving hashing and its potential for machine learning in privacy critical domains. In INFORMATIK 2022, lecture notes in informatics (LNI) (pp.161-177). Bonn: IBiS. doi: 10.18420/inf2022_16
- Fleming, M., & Olukoya, O. (2024). A temporal analysis and evaluation of fuzzy hashing algorithms for Android malware analysis. Forensic Science International: Digital Investigation, 49, article number 301770. doi: 10.1016/j.fsidi.2024.301770.
- Guerrero, M. (2022). Comparative study between Type-1 and interval Type-2 fuzzy systems in parameter adaptation for the Cuckoo search algorithm. Symmetry, 14(11), article number 2289. doi: 10.3390/sym14112289.
- Kida, M., & Olukoya, O. (2023). Nation-state threat actor attribution using fuzzy hashing. IEEE Access, 11, 1148-1165. doi: 10.1109/ACCESS.2022.3233403.
- Kondratenko, N.R. (2023). Interval type-2 generalizing fuzzy model for monitoring the states of complex systems using expert knowledge. System Research and Information Technologies, 2. doi: 10.20535/SRIT.2308-8893.2023.2.05.