Узнать рейтинг Joomla.
Здесь можно найти шаблоны joomla 3.

Ученые создают систему для выявления каналов распространения опасной информации в сети

Ученые Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации Российской академии наук (СПИИРАН) создали прототип системы для поиска и выявления каналов распространения нежелательной информации в социальных сетях. Работа ведется в рамках гранта Российского научного фонда, рассказал ТАСС ведущий научный сотрудник Лаборатории проблем компьютерной безопасности Андрей Чечулин.

"Социальные сети развиваются, и информация там распространяется с такой скоростью, что человек уже не способен этот поток анализировать, компьютер же справляется с этим куда лучше. Любые задачи, сведенные к алгоритму, машина решит успешнее живого специалиста. Разработки нашей лаборатории позволяют определять каналы и цепочки распространения той или иной нежелательной информации, а также оценивать аудиторию, на которую она рассчитана. Первые прототипы этой системы уже созданы", - сказал Чечулин корр. ТАСС.

Ученый отметил, что разработанный алгоритм отличается от существующих аналогов тем, что анализирует именно канал распространения информации, а не отдельные сайты или сообщества в социальных сетях. Таким образом, по замыслу разработчиков, можно отследить источник той или иной опасной информации, будь то детская порнография, реклама наркотических средств, вербовка в террористические организации или призывы к экстремизму.

"Сегодня различные государственные ведомства занимаются, по сути, тем, что находят группу, где есть незаконный пост, и блокируют его или все сообщество, не обращая внимания на источник информации. Образно говоря, отрезается "щупальце", при этом сам "спрут" остается цел. Информация в любой социальной сети распространяется через репосты, лайки [или с помощью копирования] - мы можем это проследить по цепочке и выявить, например, небольшую - человек на 100 - закрытую группу. Наша разработка поможет понять, что все линии распространения контента сходятся в эту самую условную группу, хотя в само сообщество влезть мы не сможем", - отметил Чечулин.

По его словам, технология основана на выявлении многочисленных связей между пользователями и сообществами в социальных сетях. Система анализирует в том числе и косвенные связи: например, два человека, не являясь друзьями в соцсети, подписаны на одни и те же сообщества; или же они часто комментируют одни посты - в таком случае программа установит между ними связи. По результатам работы алгоритма можно будет сделать выводы о том, как распространяется опасный контент. В настоящий момент работа над прототипом системы продолжается.

Текст: tass.ru

Фото: pixabay.com

 

Вкалывают роботы: как пермские промоботы завоёвывают мир

февраля 27, 2020

Робототехника развивается стремительными темпами, сфер деятельности, в которых р

Российский искусственный интеллект загнали в рамки. Утверждены два первых ГОСТа

января 13, 2020

Росстандарт утвердил первые в России стандарты в сфере искусственного интеллект

Расставить сети: семь особенностей интернет-рекламы, полезных для малого бизнеса

декабря 11, 2019

«Каждый вложенный в рекламу рубль должен приносить результат» Многие компании н

Кто, как и зачем следит за нами в интернете и как от этого защититься

декабря 09, 2019

Представим, что вы хотите куда-нибудь поехать на новогодние праздники. Например, в

Автоматизация в компании: как преодолеть сопротивление команды

ноября 15, 2019

Сопротивление будет всегда Цель любой автоматизации – повысить доходы бизнеса п

Как правильно продвигаться в Instagram

ноября 14, 2019

Без сомнения, сейчас Instagram — очень перспективная платформа для продвижения в сети

         Вятский государственный университет Ставропольский государственный аграрный университет