Демонстратор программно-технического средства автоматизированного распознавания вредоносных мультимедийных объектов в сети Интернет (итоги исследования)

Демонстратор программно-технического средства автоматизированного распознавания вредоносных мультимедийных объектов в сети Интернет (итоги исследования)

Автор: Пилькевич Сергей Владимирович, Гнидко Константин Олегович, Лохвицкий Владимир Александрович, Дудкин Андрей Сергеевич, Иванов Олег Сергеевич, Сабиров Тимур Римович

Журнал: Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление @vestnik-rosnou-complex-systems-models-analysis-management

Рубрика: Информатика и вычислительная техника

Статья в выпуске: 2, 2022 года.

Бесплатный доступ

Представлено обобщение результатов исследования, проведенного авторским коллективом в 2018-2021 годах в рамках грантового финансирования РФФИ9 10. В частности раскрыты обоснования использованных в исследовании подходов для достижения заявленной цели; перечислены задачи, решение которых способствовало достижению требуемых результатов; обозначены концептуальные положения, в русле которых построена логика разработанных решений; описаны возможности и ограничения созданного демонстратора - программно-технического средства выявления и интеллектуальной обработки деструктивного мультимедийного интернет-контента. Представлены результаты тестовой эксплуатации разработанного программно-технического средства (демонстратора), позиционируемого авторами в качестве элемента интеллектуальной системы защиты здоровья интернет-пользователя путем автоматизированной интеллектуальной обработки интернет-трафика, выводимого на пользовательский монитор, что способствует обеспечению информационно-психологической безопасности населения. Обозначены направления дальнейшего усовершенствования демонстратора.

Еще

Информационно-психологическая безопасность, здоровье интернет-пользователя, интеллектуальная система защиты, потенциально вредоносная информация, программно-технические средства

Короткий адрес: https://sciup.org/148324972

IDR: 148324972   |   DOI: 10.18137/RNU.V9187.22.02.P.157

Список литературы Демонстратор программно-технического средства автоматизированного распознавания вредоносных мультимедийных объектов в сети Интернет (итоги исследования)

  • Бурлаева Е.И., Зори С.А. Сравнение некоторых методов машинного обучения для анализа текстовых документов // Проблемы искусственного интеллекта. 2019. № 1 (12). С. 42–51.
  • Гнидко К.О., Дудкин А.С., Иванов О.С. Концептуальная модель интеллектуальной системы защиты пользователей от деструктивного интернет-контента // Суперкомпьютерные технологии: сборник трудов молодых ученых. Ростов-на-Дону: Южный федеральный университет, 2020. С. 178–183.
  • Гнидко К.О., Дудкин А.С., Лохвицкий В.А. Концептуальная модель интеллектуальной системы защиты пользователей от деструктивного мультимедийного интернет-контента // Социотехнические и гуманитарные аспекты информационной безопасности: сборник трудов конференции(Пятигорск, 10–13 апреля 2019 г.). С. 117–132.
  • Гнидко К.О., Ломако А.Г. Экспериментальное исследование бессознательных реакций потребителей мультимедийного контента на эмоционально значимые визуальные стимулы // Методы и технические средства обеспечения безопасности информации. 2020. № 29. С. 21–23.
  • Гнидко К.О., Макаров С.А., Сабиров Т.Р. Разработка нейросетевого классификатора для формирования обучающих выборок вредоносного графического контента в сети Интернет // Региональная информатика и информационная безопасность: сборник трудов. Вып. 7. СПб.: СПОИСУ, 2019. С. 242–245.
  • Жуйков А.А. Современные проблемы информационной безопасности // Вестник КРУ МВД России. 2015. № 4 (30). С. 270–273.
  • Жуйков А.А., Мащенко И.В. Трансформация качества информации как системный вызов постиндустриального социума XXI в. // Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 1: Регионоведение: философия, история, социология, юриспруденция, политология, культурология. 2020. № 1 (254). С. 91–96.
  • Иванов О.С., Пилькевич С.В., Рознова И.А., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С. Отбор изображений с различным содержанием для обучения нейросети, идентифицирующей «токсичный» интернетконтент.// Интернаука 2019. № 40 (122). С. 18–23.
  • Иванов О.С., Лохвицкий В.А., Дудкин А.C., Титов С.С. Комплексная автоматическая интеллектуальная обработка интернет-контента, выводимого на монитор в ходе пользовательской сессии // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2021. Вып. 1. С. 103–110. DOI: 10.25586/RNU .V9187.21.01.P.103.
  • Иванов О.С., Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Сабиров Т.Р. Обоснование критериев оценки влияния интернет-контента на психологическое здоровье потребителя информации // Социология. 2020. № 5. С. 275–282.
  • Иванов О.С., Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Сабиров Т.Р. Обоснование терминологического базиса исследований форм проявления контаминации психики человека // Вестник Российского нового университета. Серия: Сложные системы: модели, анализ и управление. 2019. № 3 С. 69–76. DOI: (CrossRef): 10.25586/RNU .V9187.19.03.P.069.
  • Иванов О.С., Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Сабиров Т.Р. Онтологическое проектирование программного средства оценивания влияния интернет-контента на психологическое здоровье пользователя. // Мир науки. Педагогика и психология. 2020. Т. 8, № 5. С. 37–48.
  • Итоги конкурса на лучшие научные проекты междисциплинарных фундаментальных исследований 2018 года (конкурс «мк», тема 26-822) [Электронный ресурс]. URL: https://www.rfbr.ru/rffi/eng/rffi_contest_results/o_2079896 (дата обращения: 06.02.2022).
  • Косоруков А.А. Перспективные технологические решения в сфере построения нейроцифрового государственного управления // Социодинамика. 2021. № 6. С. 53–66.
  • Модели и методы выявления и интеллектуальной обработки деструктивного мультимедийного интернет-контента в русле исследования «Фундаментальные проблемы взаимодействия человека с интернет-пространством: нейрокогнитивные и нейрокомпьютерные технологии» [Электронный ресурс]. https://www.rffigrantvka.ru/#1611865041356-c4354f59-3010 (дата обращения: 05.02.2022).
  • Пилькевич С.В. Иванов О.С., Сабиров Т.Р. Формирование системы признаков потенциально вредоносных мультимедийных объектов. Пятигорск: Изд-во Пятигорского государственного университета, 2019. С. 264–271.
  • Пилькевич С.В., Иванов О.С., Дудкин А.С. Формирование множества информационных объектов, относимых к негативному и позитивному классам // Региональная информатика и информационная безопасность: сборник трудов. Вып. 7. СПб.: СПОИСУ, 2019. С. 266–271.
  • Пилькевич С.В., Лускатов И.В. Признаковое пространство потенциально вредоносного контента: от гипотезы к эксперименту. СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2019. С. 54–55.
  • Сабиров Т.Р., Еремеев М.А., Гнидко К.О. Подход к онтологическому представлению субъективных оценочных характеристик интернет-контента // Защита информации. Инсайд. 2021. № 2 (98). С. 65–67.
  • Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Андрушкевич Д.В. К вопросу о необходимости классификации проблемных областей при принятии решений по противодействию деструктивному контенту // Региональная информатика и информационная безопасность: сборник трудов конференции. Вып. 7. СПб.: СПОИСУ, 2019. С. 206–209.
  • Свидетельство о регистрации базы данных 2021620808. Фактографическая база данных (БД) результатов экспериментов по влиянию деструктивного информационного воздействия потенциально опасного мультимедийного контента на оператора ЭВМ / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Иванов О.С., 2021.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2020666435. Программный модуль параметризации логико-лингвистического описания классов деструктивного медиаконтента на основе окулографических данных / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Иванов О.С., 2020.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2020666621 Программное средство унифицированного хранения и обработки результатов экспериментов по влиянию деструктивного медиаконтента на оператора ЭВМ / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Иванов О.С., 2020.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021611851. Программный модуль фильтрации окулографических данных и выявления ключевых признаков деструктивного медиаконтента на основе статистической обработки результатов измерений с определением пороговых значений случайных величин / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Иванов О.С., 2021.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ 2021611075. Программа оценивания результативности выявления скрытых информационных вложений в мультимедийных потоках данных на основе алгоритмически-реализованной модели многоканальной неэкспоненциальной системы массового обслуживания с разделением задач и агрегированием результатов их параллельной обработки / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Дудкин А.С., Иванов О.С., 2021.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2019616036. Программное средство выявления ключевых признаков негативного интернет-контента в мультимедийных объектах на основе метода латентно-семантического анализа с динамическим определением ранговых значений / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Краснов С.А., Дудкин А.С., Иванов О.С., 2019.
  • Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2019616488, Программное средство разработки онтологических моделей стратифицированного представления состояний сложных иерархических систем / Пилькевич С.В., Гнидко К.О., Сабиров Т.Р., Лохвицкий В.А., Краснов С.А., Дудкин А.С., Иванов О.С., 2019.
  • Ivanov O.S., Chermianin S.V., Kapitanaki V.E., Pilkevich S.V. (2020) Verifaication of the results of psychosemantic survey by eyes-gaze-tracking. Proc. of Models and Methods of Information Systems Research Workshop, pp. 15–20.
  • Ivanov O.S., Chermyanin S.V., Kapitanaki V.E., Pilkevitch S.V., Sabirov T.R. (2021) Approach to verification of psychometric test results by integrating the methods of tempometry and videooculography. The Neuropsychological Trends, No. 30, рр. 29–53.
  • Krasnov S., Lokhvitckii V., Dudkin A. (2020) On the Applicability of the Modernized Method of Latent-Semantic Analysis to Identify Negative Content in Multimedia Objects. In: Kotenko I., Badica C., Desnitsky V., El Baz D., Ivanovic M. (eds.) Intelligent Distributed Computing XIII. IDC 2019. Studies in Computational Intelligence, vol. 868, Springer, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-030-32258-8_27.
  • Liu C., Wang C., Sun F., Rui Y. (2016). Image 2 Text: A Multimodal Caption Generator. https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/07/Image2Text.pdf
  • Lokhvickii V., Ryzhikov Y., Dudkin A. (2020) Applying the Split-Join Queuing System Model to Estimating the Efficiency of Detecting Contamination Content Process in Multimedia Objects Streams. In: Kotenko I., Badica C., Desnitsky V., El Baz D., Ivanovic M. (eds) Intelligent Distributed Computing XIII. IDC 2019. Studies in Computational Intelligence, vol. 868. Springer, Cham, https://doi.org/10.1007/978-3-030-32258-8_26.
  • Pilkevich S., Gnidko K. (2019) Formation of the system of signs of potentially harmful multimedia objects. Intelligent Distributed Computing XIII, рр. 266–271.
  • Surov I.A., Pilkevich S.V., Alodjants A.P. and Khmelevsky S.V. (2019) Quantum Phase Stability in Human Cognition. Front. Psychol, 10:929. doi: 10.3389/fpsyg.2019.00929.
Еще
Статья научная
SciUp 2024 © 2024 ©