<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія виявлення фейкової інформації у соцмережах

Ескіз

Файли

138732.pdf (946,95 KB)

Дата

2024

Автори

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

Видавець

Вінницький національний технічний університет

DOI

Анотація

The approach to creating IT using artificial intelligence based on the LSTM network to detect fake information in social networks is proposed in research. The technology is able to provide a convenient operation for persons who interest in checking the content of news, it encourages to the fight against the spread of misinformation.

Опис

Ключові слова

fake , news , artificial intelligence (AI) , methods

УДК

004.9

Тип документа

Thesis

Мова

uk_UA

Є частиною

Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р.

ISSN

Бібліографічний опис

Азарова А. О., Пугач В. С. Інформаційна технологія виявлення фейкової інформації у соцмережах // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/view/19663.

URI

https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/43985

Зібрання

Наукові видання каф. МБІС

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (8)

  1. Кіца М. Я. Особливості та методи виявлення фейкової інформації в українських ЗМІ. Вісник університету «Львівська політехніка». Серія: Журналістські науки, 2017, 883: 1. URL: https://science.lpnu.ua/sites/default/files/journalpaper/2019/apr/16109/kitsa.pdf (дата звернення: 15.11.2023).
  2. Снитюк Н. Система виявлення фейкової інформації в мережі інтернет. Scientific Collection «InterConf», 2022, 126: 201- 207. URL: https://archive.interconf.center/index.php/conference-proceeding/article/view/1373 (дата звернення: 15.11.2023).
  3. Бомчук Д. В. Фейкова інформація у соціальних медіа: сутність, виявлення, протидія. 2023. PhD Thesis. URL: http://ephsheir.uhsp.edu.ua/handle/8989898989/7146 (дата звернення: 15.11.2023).
  4. Корж О., Коровай В. Фейковий контент: види, ознаки, шляхи виявлення. Освіта. Інноватика. Практика, 2023, 11.7: 37-42. URL: https://oip-journal.org/index.php/oip/article/view/216/152 (дата звернення: 15.11.2023).
  5. Тищенко В., Мужанова Т. Дезінформація і фейкові новини: ознаки та методи виявлення в мережі інтернет. Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2022, 2.18: 175-186. URL: https://www.csecurity.kubg.edu.ua/index.php/journal/article/view/413/341.
  6. Наконечний В., Барабаш О., Лаптєва Т., Міщенко А. Удосконалення методу виявлення та кластерізації джерел неправдивої інформації. Science-based technologies, 2022, 54.2: 105-111. URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/SBT/article/view/16747/24063.
  7. Лукова-Чуйко Н., Лаптєва Т. Удосконалення методу виявлення неправдивої інформації за допомогою байесовского класифікатора. Безпека інформації, 2022, 28.3: 119-126. URL: https://jrnl.nau.edu.ua/index.php/Infosecurity/article/view/17368/24692.
  8. Ошийко Я. Р. Математичне та програмне забезпечення виявлення елементів дезінформації в потоках текстових даних. 2020. Master's Thesis. КПІ ім. Ігоря Сікорського. URL: https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/39711/1/Oshyiko_magistr.pdf.