Корзина (0)
Ваша корзина пустует и скучает ;)

Социальная сеть отзывов и обзоров «Rate-Goods», оказывающаяся под воздействием вредоносного контента

ID номер GCC022
Вид Материалы к дипломной работе Специалиста
Написана в 2019
Наполнение 92 страницы, 29 рисунков, 15 таблиц, 63 источников

Содержание

Введение 4
1Социальные сети отзывов и обзоров и соцсеть Rate&Goods 8
1.1 Понятийный аппарат 8
1.2 Социальные сети отзывов и обзоров и их модели 11
1.1.1 Обзор сети Rate&Goods 12
1.1.2 Специфика контента, распространяющегося в социальной сети Rate&Goods 14
1.3 Структурно-функциональная специфика сети Rate&Goods 19
2 Топологические и вероятностные параметры сети 29
2.1 Исходные данные социальной сети Rate&Goods 29
2.2 Репрезентативная выборка социальной сети Rate&Goods 33
3 Моделирование процесса диффузии контента в репрезентативной выборке социальной сети Rate&Goods 46
3.1 Моделирование процесса диффузии для единственной разновидности контента 46
3.2 Моделирование процесса диффузии для двух конкурирующих контентов 73
4 Рекомендации по управлению диффузным процессом для рассматриваемых контентов в сети Rate&Goods 81
Список литературы 86

Аннотация

Объектом исследования является социальная сеть отзывов и обзоров «Rate&Goods», оказывающаяся под воздействием вредоносного контента.

Предметом исследования является микромодель процесса распространения вредоносного контента для социальной сети «Rate&Goods».

Цель исследования состоит в определении того, каким образом социальная сеть «Rate&Goods» может является опасной в случае распространения в ней деструктивного контента.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1.  Анализ структуры социальной сети, с последующим проведением исследования её субъектов и объектов: выявление всех сетевых ресурсов для размещения контента и их классификация, классификация объектов и субъектов, функционирующих в сети и установление между этими субъектами функциональных связей;

2.  Анализ статистических данных социальной сети;

3.  Анализ контента, циркулирующего в сети RatenGoods;

4.  Построение модели распространения контента через вторичные источники его популяризации на основе полученных микромоделей;

5.  Рассмотрение динамики развития исследуемой соцсети;

6.  Получение различных метрик, матриц (звездности, смежности, связанности, взвешенной центральности и т.д.) и вероятностных моделей информационной диффузии.

Результаты, выносимые на защиту:

1. Схемы, определяющие особенности архитектуры сети и протекающих в ней процессов в том числе: структурная схемы ресурсов сети, классификация объектов и субъектов сети, схемы действий и возможностей, а также структурно-функциональная схема сети;

2. Звездная матрица сети Rate&Goods, матрицы смежности, взвешенной центральности, баланса трафика в сети;

3. Матрицы смежности сети, определенной репрезентативной выборкой из исходной, а также описание связей выборки в виде трехместного предиката;

4. Графики распространения эпидемии при различных условиях, для различных тематик, а также графики, описывающие информационную диффузию в сети для двух конкурирующих контентов, полученные при помощи специально разработанного программного обеспечения и отражающие результаты моделирования;

5. Методология управления информационной диффузией в сети для авторских записей Rate&Goods в контексте её структурно-функциональных особенностей, основанная на результатах моделирования распространения эпидемии.

Новизна результатов:

1. Впервые проведен анализ существующего контента в социальной сети Rate&Goods,  а так же построена репрезентативная выборка социальной

сети, удобная для дальнейшего анализа социальной сети Rate&Goods;

2. Впервые с использованием специально разработанного программного обеспечения, были получены графики циркулирующих трафиков в социальной сети при диффузии одного и двух контентов;

3. Впервые для социальной сети Rate&Goods были разработаны рекомендации по защите от деструктивного контента для различных типов субъектов, на основе анализа моделирования эпидемических процессов.

Практическая ценность работы заключается в том, что:

1. На основе структурно-функциональных особенностей сети Rate&Goods и распространяемого в ней контента можно выявить характерные признаки деструктивного воздействия вредоносной информации;

2. Анализ звездной матрицы, матриц взвешенной центральности и удельного баланса позволяет определить, как связаны узлы между собой в случае многослойного представления сети, а также какие из них являются наиболее уязвимыми;

3. Моделирование процесса распространения вредоносного контента позволяет определить пути и методы осуществления негативного воздействия, оценить возможный ущерб от реализации угрозы, а также рассчитать параметры риска.

Методы исследования. В исследовании предполагается использовать методы теории вероятности, методы математической статистики и статистического анализа, методы теории графов, методы аналитического моделирования, методы теории рисков.

Введение

Актуальность темы исследования. Современный этап развития общества характеризуется большим значением информационной сферы, которая является одним из основных моментов в общественной, социальной, политической и военной отраслях государства. В последнее время одной из основных тенденций развития в данной области является стремительный рост популярности социальных сетей. В обычном смысле слова соцсеть – сообщество людей, связанных общими интересами, общим делом или имеющих другие предпосылки с целью общения между собой. В Интернете – это программный сервис, который является инструментом для обмена между юзерами различными сведениями, например, оповещениями, мультимедиа, рекомендациями, новостями или иным контентом [1].

Сегодня, мировые сообщества осуществляют связь между собой в подобных друг другу соцсетях. Это порождает значительное количество проблем, ключевой среди которых является использование данного пространства для проведения информационно-психологических атак [2]. Вследствие этого, число осуществленных угроз, таких как фишинг, спам, межсайтовый скриптинг, смишинг и другие, с каждым днем увеличивается, что говорит о больших возможностях для злоумышленников по реализации многообразных негативных воздействий на определенного объекта или группу пользователей любой организации [3]–[8].

В связи с активным пользованием людьми интернет-ресурсов, исследования социальных сетей и обеспечения их безопасности от вероятного преобладающего вредоносного контента на данный момент является одним из актуальных направлений как отечественных, так и зарубежный ученых.

Список
литературы

1. Анализ социальных сетей

2. Доктрина информационной безопасности Российской Федерации от 5 декабря 2016 г. Национальная безопасность России [Электронный ресурс].

3. Ren W. Consensus seeking in multiagent systems under dynamically changing interaction topologies / W. Ren, R.W. Beard // IEEE Trans. on Automatic Control. – 2005. – Vol. 50, N 5. – P. 655–661.

4. Jennifer Golbeck. Introduction to Social Media Investigation: A Hands-on Approach. Waltham: Elsevier Inc., 2015.

5. Alan E. Mislove. Online Social Networks: Measurement, Analysis, and Applications to Distributed Information Systems. Houston, Texas: RICE University, 2009.

6. Valerio Arnaboldi, Andrea Passarella, Marco Conti, Robin I.M. Dunbar. Online Social Networks: Human Cognitive Constraints in Facebook and Twitter Personal Graphs. Waltham: Elsevier Inc., 2015.

7. Barbara Carminati, Elena Ferrari, Marco Viviani. Security and Trust in Online Social Networks. Morgan&Claypool, 2014.

8. Panagiotis Karampelas. Techniques and Tools for Designing an Online Social Network Platform. New Hampshire: Hellenic American University, 2013.

9. Анализ сайта Ratengoods com

10. Kauai HI: IEEE. Freeman, L. C. Centrality in social networks conceptual clarification. Social Networks, 1(3), 215–239.

11. Social Networking Data Mining. [Электронный ресурс]

12. Alba R.A., graph-theoretic definition of a sociometric clique / Richard D. Alba / Journal of Mathematical Sociology. – 1973. – P. 113–126.

13. Pinheiro Carlos A.R. Social Network Analysis in Telecommunications. — Hoboken: John Wiley & Sons, 2011. — Р. 45. — 192 с

14. Haythornthwaite C. 2005. Social networks and internet connectivity effects. Information, Communication & Society, 8(2), – P. 125–147.

15. Анализ контента социальных медиа в эпоху больших данных [Электронный ресурс].

16. Website Traffic & Mobile App Analytics. SimilarWeb.

17. Ball F. Epidemics with two levels of mixing / F. Ball, D. Mollison, G. Scalia-Tomba, / Annals of Applied Probability. – 1997. – № 7. – P. 46–89.

18. Milgram, The small world problem / Milgram // PsychologyToday. – 1967.

19. Scott J., The SAGE Handbook of Social Network Analysis / Scott J.. — SAGE Publications, 2011.

20.  Mislove А., Measurement and Analysis of Online Social Networks / А. Mislove / Security systems, – P.4-5.

21.  Garcia R. Weighted content based methods for recommending connections in online social networks / R. Garcia, X. Amatriain, – 2008. – Vol. 23, N 1.

22.  Назарчук А.В., О сетевых исследованиях в социальных науках // МГУ им. М. В. Ломоносова - М:. Типография МГУ, 2008. – 73 с.

23.  Newman, M. E. Finding and evaluating community structure in networks / M. E. J. Newman, M. Girvan // Phys. Rev. E 69. –2004.

24.  Johnson S. Entropic origin of disassortativity in complex networks / S. Johnson, J.J. Torres, J. Marro, M.A. Muñoz / Physical Review Letters. – 2010. – 4 p.

25.  Posters – статистика и аналитика контента социальных сетей.

26. Монахов Ю.М., Аналитическая модель дезинформированной узла социальной сети / Ю.М. Монахов, М.А. Медведникова; ИММОД-2011. - Санкт-Петербург, 2011. – Т. II. – 400 с., - С. 178- 180.

27. Benzi M. Ranking Hubs and Authorities Using Matrix Functions / M. Benzi, E. Estrada, C. Klymko //CS Technical Report TR. – 2012. – 30 p.

28. Alan Mislove Measurement and Analysis of Online Social Networks – P.4-5.


Скачать работу на данную тему

Зачем покупать готовую работу?

В связи с тем, что авторы ITdiplom выполняют работы с использованием актуальной иностранной и русскоязычной литературы, собственных многолетних наработок, а также данных с официальных статистических ресурсов, готовые материалы не теряют своей актуальности и на сегодняшний день
Уникальность таких готовых работ на момент повторного приобретения по системе «Антиплагиат» варьируется в диапазоне 75-95%. При этом на протяжении учебного семестра/полугодия каждая работа реализуется единственный раз одному клиенту во избежание повторений при сдаче
Такие материалы с легкостью можно использовать как основополагающие для выполнения собственных работ

Цена готовой ВКР/НИР, дипломной работы или магистерской диссертации

Купить подобный готовый материал можно от 4.000 руб.
В стоимость включены:
- Готовый материал с уникальностью в диапазоне 75-95%
- Презентация и речь
- Корректировка до 10 страниц по замечаниям руководителя
- Репетиторские услуги вплоть до защиты
- Программный продукт (по запросу)

Как узнать точную цену готовой работы

Возможность продажи, точная стоимость конкретной работы и доп. информация предоставляются по запросу:
- Онлайн чат "Бесплатная консультация"
- Мессенджеры 8 (900) 299-30-57
- Запрос на почту zakaz@itdiplom.ru
В запросе необходимо указать ID номер или тему работы

Категории

Скачать презентацию к представленной выше работе

Скачать дипломную работу, представленную выше

Выбрать или купить другие готовые дипломные работы по схожей тематике

Заказать дипломную работу по схожей тематике или оценить стоимость можно при помощи формы Узнать стоимость моей работы.

Воспользуйтесь формой запроса точной стоимости готовых работ, указав ID номера или темы интересующих работ

В стоимость данной работы включены:

- Готовый материал с уникальностью в диапазоне 75-95%
- Презентация и речь, подготовка к защите
- Корректировка до 10 страниц по замечаниям руководителя
- Репетиторские услуги вплоть до защиты
- Программное обеспечение (зависит от темы - наличие по запросу)