Интеллектуальная система аналитической обработки цифрового сетевого контента для защиты от нежелательной информации

Автор: Игорь Витальевич Котенко, Игорь Борисович Саенко, Александр Александрович Браницкий, Игорь Борисович Паращук, Диана Альбертовна Гайфулина

Журнал: Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН).

Рубрика: Информационная безопасность

Статья в выпуске: Том 20 № 4, 2021 года.

Бесплатный доступ

В настоящее время Интернет и социальные сети как среда распространения цифрового сетевого контента становятся одной их важнейших угроз персональной, общественной и государственной информационной безопасности. Возникает необходимость защиты личности, общества и государства от нежелательной информации. В научно-методическом плане проблема защиты от нежелательной информации имеет крайне небольшое количество решений. Этим определяется актуальность представленных в статье результатов, направленных на разработку интеллектуальной системы аналитической обработки цифрового сетевого контента для защиты от нежелательной информации. В статье рассматриваются концептуальные основы построения такой системы, раскрывающие содержание понятия нежелательной информации и представляющие общую архитектуру системы. Приводятся модели и алгоритмы функционирования наиболее характерных компонентов системы, таких как компонент распределенного сканирования сети, компонент многоаспектной классификации сетевых информационных объектов, компонент устранения неполноты и противоречивости и компонент принятия решений. Представлены результаты реализации и экспериментальной оценки системных компонентов, которые продемонстрировали способность системы отвечать предъявляемым требованиям по полноте и точности обнаружения и противодействию нежелательной информации в условиях ее неполноты и противоречивости.

Еще

Интеллектуальная система, цифровой сетевой контент, нежелательная информация, классификация, нечеткие знания, принятие решений

Короткий адрес: https://sciup.org/14127340

IDR: 14127340   |   DOI: 10.15622/ia.20.4.1

Статья