Корзина (0)
Ваша корзина пустует и скучает ;)

Совершенствование методологии поиска и определения фейков в сети для распространения медиаконтента YouTube

ID номер GCC014
Вид Материалы к дипломной работе Специалиста
Написана в 2019
Наполнение 110 страниц, 38 рисунков, 15 таблиц, 75 источников

Содержание

ВВЕДЕНИЕ 8
1 Формализованное описание социальной сети для обмена медиаконтентом YouTube, характеристики фейков и их классификация 14
1.1 Термины и определения 14
1.1.1 Определение основных понятий в области социальной сети для обмена медиаконтентом YouTube 14
1.1.2 Основные определения в области фейков, их классификации и характеристики 17
1.2 Характеристика и классификация пользователей сети для обмена медиаконтентом YouTube и её структурно-функциональная модель 18
1.3 Фейки, их классификация и характеристика 19
2 Методология определения фейков, деструктивно влияющих на пользователей социальной сети для обмена медиаконтентом YouTube 28
2.1 Причины и следствия возникновения фейков в сети для обмена медиаконтентом YouTube 28
2.2 Модели развития фейков в сети для обмена медиаконтентом YouTube 30
2.3 Методология определения фейков в сети для обмена медиаконтентом YouTube 43
3 Модель распространения фейков в сети для обмена медиаконтентом YouTube 48
3.1 Модель дезинформации узла в сети для обмена медиаконтентом YouTube 48
3.2 Определение модели распространения фейков в рассматриваемой сети 50
4 Моделирование распространения деструктивного контента, сгенерированного фейками в сети для обмена медиаконтентом YouTube и рекомендации по уменьшению информационных рисков, связанных с данным процессом 62
4.1 Моделирование распространения деструктивного контента, сгенерированного фейками в сети для обмена медиаконтентом YouTube 62
4.2 Определение риска для эпидемических процессов распространения фейкового и авторитетного контента 99
4.3 Рекомендации по уменьшению информационных рисков, связанных с процессом распространения фейкового контента в сети для обмена медиаконтентом YouTube 102
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 104
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 106

Аннотация

Объектом исследования является социальная сеть для обмена медиаконтентом YouTube, в которой фейки могут иметь деструктивное воздействие.

Предметом исследования являются модели распространения фейков в социальной сети для обмена медиаконтентом YouTube и связанные с этим информационные риски.

Цель исследования состоит в разработке и совершенствовании методологии поиска и определения фейков в сети для распространения медиаконтента YouTube и противодействия информационным рискам распространения фейков в данной сети.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1. Формализация описания сети для обмена медиаконтентом YouTube, проведение классификации фейков, а также приведение примера их характеристики;

2. Разработка методологии определения фейков, деструктивно влияющих на пользователей сети для обмена медиаконтентом YouTube;

3. Моделирование процесса распространения деструктивно влияющих фейков в сети для обмена медиаконтентом YouTube, моделирование процесса распространения авторитетной информации и описание рисков, связанных с этими процессами;

4. Предложение рекомендаций по уменьшению рисков, связанных с распространением деструктивно влияющих фейков, а также разработать пример анкеты для сбора статистики отношения пользователей к фейкам.

Новизна результатов:

1. Систематизированы общие подходы к описанию и формализации фейков.

2. Впервые предложена методология определения фейков посредством анализа написания пользователями комментариев, оставления оценочного мнения о том или ином видеоконтенте (лайк/дизлайк), количестве просмотров и подписок, а также непосредственно личной страницы пользователя в сети для обмена медиаконтентом YouTube.

3. Предложена модель распространения фейков как относительно единичного узла сети для обмена медиаконтентом YouTube, так и модель распространения фейков по самой сети с последующим её ослаблением при помощи впервые применяемого внедрения авторитетной информации.

4. Реализовано автоматизированное моделирование распространения фейков на основе модели SIERMA и моделирование распространения авторитетной информации на основе той же модели в сети для обмена медиаконтентом YouTube, а также оценка информационных рисков в ней.

Практическая ценность работы заключается в том, что:

— предложена классификация фейков, актуальных для сети для обмена медиаконтентом YouTube;

— разработана методология обнаружения фейков в сети для обмена медиаконтентом YouTube;

— реализовано автоматизированное моделирование распространения фейков на основе модели SEIRMA, моделирование распространения авторитетной информации на основе той же модели, а также их анализ в сети для обмена медиаконтентом YouTube и определение информационных рисков в ней;

— предложена анкета для сбора статистики по отношению пользователя к фейкам.

Методы исследования. В исследовании используются методы системного анализа, теории вероятностей и математической статистики, математического и системного анализа, методы программного моделирования, методы теории графов и рисков.

Введение

На сегодняшний день в мире и, в частности, в России, растёт динамика проникновения интернета в общество.

Для данной работы показательной является социальная сеть для обмена медиаконтентом YouTube. Сейчас сеть насчитывает около 1,5 млрд активных пользователей, по всему миру [2], при этом в России аудитория YouTube насчитывает 19,1 млн активных пользователей.

Основным контентом в социальной сети YouTube являются видео. Тех, кто производит эти видео, обобщённо называют авторами, или контентмейкерами. Остальные действия в данной социальной сети будем считать вспомогательным контентом.

За последние 5 лет сформировалась определённая тенденция диффузии телевизионного и интернет-контента. Если ранее популярных в интернете контентмейкеров приглашали на телевидение [4, 5], то сейчас ситуация изменилась в обратную сторону – люди, работа которых была неразрывно связана с телевидением, всё чаще появляются в интернете [6, 7]. В связи с этим можно сделать вывод о том, что социальная сеть YouTube является продолжателем телевидения, но со своими нюансами. Наиболее важными из нюансов являются возможность просматривать контент в любой момент времени (вместо программы передач на ТВ), а также право на загрузку всевозможного контента собственного производства (вместо множества согласований с редакторами телепередач). Следствием такой «наследственности» является наличие совокупности угроз, которые несут в себе социальная сеть YouTube и телевидение.

Одной из угроз может являться распространение в информационных сетях контента практически любого характера, в том числе и деструктивного. Согласно Доктрине информационной безопасности, утвержденной Указом Президента Российской Федерации от 5 декабря 2016 г. №646, данная проблема особенно остро поднимается в последнее время из-за увеличения количества различных инцидентов, так или иначе связанных с распространением деструктивного контента в информационных сетях [8]:

1. В зарубежных средствах массовой информации увеличивается количество материалов, содержащих отрицательную оценку деятельности Российской Федерации.

2. Различные террористические и экстремистские организации стали чаще использовать механизмы информационного воздействия на сознание людей в целях нагнетания межнациональной напряженности, разжигания ненависти и пропаганды экстремистской идеологии.

3. Увеличиваются масштабы компьютерной преступности, растет количество компьютерных атак на различные компании.

В данный момент, когда жизненный темп довольно напряжен, не всегда удаётся усвоить ту информацию, которая проходит через нас. В этом случае на проверку информации времени не хватает и подавно. Ввиду этого фейковая информация зачастую принимается пользователями за чистую монету.

Для сохранения накопленной информации из социальной сети YouTube можно воспользоваться различными ухищрениями. К примеру, скопировать ссылку на видео с сайта YouTube и переслать информацию на свою страницу или в сообщения самому себе в другой социальной сети, либо просто нажать кнопку «Мне нравится», «Добавить в плейлист» или «В избранное» и видео автоматически попадёт в соответствующий список. Однако при сохранении информации в социальной сети ей может воспользоваться любой человек, если пользователь не изменил стандартные настройки приватности. Из-за подобного халатного отношения пользователей к информации «о себе» растет количество различных киберпреступлений, таких как: шантаж, вымогательство, DDoS-атаки, хищение персональных данных, анализ психологического портрета пользователя и последующее его использование.

Таким образом, социальная сеть YouTube постепенно становится основным инструментом информационно-психологического воздействия на общество наряду с телевидением, а иногда и опережая его.

Исходя из вышенаписанного, можно сделать вывод, что актуальность исследования обусловлена следующими факторами.

1. Ростом популярности социальной сети YouTube и небрежного отношения людей к добавлению вредоносной или деструктивной информации в закладки, которая может быть получена от фейковых пользователей сервиса или сама являться фейковой;

2. Ростом скорости развития технологий, а, следовательно, и ростом мощностей деструктивных воздействий на информационные сети;

3. Присутствием в информационных сетях огромного количества вредоносного, в частности, фейкового контента, который имеет деструктивный характер;

4. Ограниченной осведомленностью людей об определении полезной и ценной информации, которая имеется в социальной сети YouTube;

5. Относительно слабой защищенностью социальных сетей от разного вида атак и необходимостью обеспечения безопасности пользователей при нахождении в данных сетях;

6. Потребностью в создании определенной системы, позволяющей управлять возникающими рисками и устранять их в рассматриваемых сервисах.

Таким образом, в данной области необходимо создание комплексного научно-методического обеспечения, которое позволит определить и в последствии управлять информационными рисками на основе данных о вероятном ущербе при возникновении различных угроз, связанных с фейками, для повышения общего уровня защищенности пользователей социальной сети YouTube.

Анализ существующих подходов и исследований по тематике фейков в информационном пространстве, и, в частности, в социальной сети YouTube, показал, что нынешний подход к их изучению не учитывает многие аспекты деятельности фейков, что приводит к следующим противоречиям между:

1. Имеющимся описанием фейков и отсутствием их классификации и необходимостью более ёмкого описания фейков и выполнения изысканий по классификации для дальнейших исследований;

2. Нынешним алгоритмом распространения контента по сети для обмена медиаконтентом YouTube и отсутствием моделей выявления фейков для учета распространения фейкового контента в данной сети;

3. Наличием информационно-психологического влияния фейков на пользователей и отсутствием описания их влияния на пользователей сети для обмена медиаконтентом YouTube.

Заключение

Таким образом, в результате выполнения выпускной квалификационной работы были получены следующие итоги.

В первой части данной работы был дан понятийный аппарат для фейков и для сети обмена медиаконтентом YouTube.

Также представлена подробная и всесторонняя классификация контента, циркулирующего в социальной сети YouTube. В первую очередь его можно рассмотреть, как положительный и негативный (нежелательный).

Также контент может быть представлен в виде комментария, оценки, видеофайла или совмещенной форме – гибридной.

Были рассмотрены и подробно описаны сетевые ресурсы данной сети. Они разделяются на ресурсы коллективного пользования (новостная лента, форум и т.п.) и на ресурсы персонального пользования (профиль пользователя).

Проклассифицированы объекты данной социальной сети и субъекты, которые с ними взаимодействуют. Было выяснено, что все субъекты с учетом проявления их активности в данной социальной сети можно разделить на активных и пассивных пользователей.

Также было установлено, что субъекты данной социальной сети способны обмениваться контентом между собой посредством определенного набора действий (функций). Набор действий в социальной сети зависит от того авторизован ли пользователь или нет.

С учетом полученных классификаций контента, субъектов и их действий, а также сетевых ресурсов данной социальной сети показана структурно-функциональная модель социальной сети YouTube с учетом всех ее особенностей.

В данной модели функциональные связи представляют собой сложную структуру взаимодействия контента, сетевых ресурсов и субъектов, функционирующих в заданном сетевом пространстве.

Во второй части работы были описаны причины и следствия возникновения фейков, модели их развития, и, как следствие, выработана методология определения фейков.

В третьей части была описана модель дезинформации узла сети, на основе которой возможно собирать статистику об отношении узлов сети к фейковому контенту посредством анкетирования.

В четвертой части были получены результаты моделирования диффузионного процесса сети обмена медиаконтентом YouTube на основе представленного в разделе микрофрактала. Для сети были получены усредненные графики диффузионного процесса для различных тематик, графики трафика в узлах различного состояния (восприимчивого, инфицированного, защищенного, умершего, латентного), графики риска и шанса для разных тематик.

Далее была рассмотрена модель оздоровления пользователей при помощи введения авторитетной информации после прохождения эпидемии фейковой информации в пяти наиболее популярных тематиках.

Для них были представлены соответствующие графики трафика, риска и шанса, позволяющие оценить, на сколько эффективно проходит эпидемия благодаря заражению, а затем оздоровлению пользователей контентом.

Также в четвертой части были даны рекомендации по регулированию диффузионным процессом и составление рекомендаций по уменьшению деструктивного воздействия социальной сети YouTube.

Эти результаты являются ценной частью для создания научно-методического обеспечения в целях предотвращения распространения фейкового контента как в сетях для обмена медиаконтентом, так и в глобальном интернете.

Список
литературы

1 Mislove A.E. Online Social Networks: Measurement, Analysis, and Applications to Distributed Information Systems: PhD thesis / A.E. Mislove. – Houston, Texas: RICE University. – 2014. – P.144–188.

2 Karampelas P. Techniques and Tools for Designing an Online Social Network Platform / P. Karampelas // New Hampshire: Springer. – 2015. – P. 190.

3 Golbeck J. Introduction to Social Media Investigation: A Hands-on Approach / J. Golbeck // Syngress. – 2015. – P. 283.

4 Arnaboldi V. Online Social Networks: Human Cognitive Constraints in Facebook and Twitter Personal Graphs / V. Arnaboldi, A. Passarella, M. Conti, R. Dunbar // Waltham: Elsevier Inc. – 2015. – P. 101.

5 Carminati B. Security and Trust in Online Social Networks / B. Carminati, E. Ferrari and M. Viviani // Morgan&Claypool. – 2014. – P. 109.

6 Абрамов К. Г., Распространение нежелательной информации в социальных сетях Интернета / К.Г. Абрамов, Ю.М. – C. 45-48.

7 Абрамов К.Г., Модели распространения вредоносных программ в топологически гетерогенных социальных сетях - Электрон. Дан. - К.Г. Абрамов, Ю.М. Монахов; Труды НТС. Комитет по информатизации, связи и телекоммуникациям Администрации Владимирской области. – 2010. – C. 156-161.

8 Большая Стенфордская Коллекция Сетевых Данных - Электрон. Дан.

9 Информация о социальной сети YouTube. - Электрон. Дан.

10 Волобуев С.В. Философия безопасности социотехнических систем / С.В. Волобуев. – М.: Вузовская книга, 2002. – 360 с.

11 Верченов Л. Н., Ефременко Д. В., Тищенко В. И. / М: ИНИОН РАН. 2013. – 360с.

12 Громов Ю.Ю., Анализ живучести информационных сетей / Информационные процессы и управление. – 2006. – №1. – С. 138–155.

13 Монахов Ю.М., Моделирование распространения нежелательной информации в социальных медиа / Ю.М. Монахов, К.Г. Абрамов; Вестник КГУ им. Н.А. Некрасова. – 2011. – Т.17, №3. – С. 15-18.

14 Паринов А. В. Исследование процессов расрпостранения деструктивного контента в социальных сетях для обмена медиаконтентом: Soundcloud, Flickr, YouTube / А.В. Паринов, Д.В. Ракшин, С.В. Подопригорин, В.В. Роженко, Р.К. Бабаджанов, А.А. Остапенко, С.С. Тихонова / Информация и безопасность. – 2017. – Т. 20, вып. 2. – С. 231-244.

15 Внебрачных Р. А. Троллинг как форма социальной агрессии в виртуальных сообществах // Вестник Удмуртского университета. Философия. Социология. Психология. Педагогика. — Ижевск: Удмуртский государственный университет, 2012. — Вып. 1. — С. 48-51.

16 Парфентьев У. Кибер-агрессоры //Дети в информационном обществе. — 2009. — Т. 2. — С. 66-67.

17 Oxford English Dictionary, Draft revision September, 2009, «neurolinguistic programming n. a model of interpersonal communication chiefly concerned with the relationship between successful patterns of behaviour and the subjective experiences (esp. patterns of thought) underlying them; a system of alternative therapy based on this which seeks to educate people in self-awareness and effective communication, and to change their patterns of mental and emotional behaviour».

18 Fletcher Schoen & Christopher J. Lamb (June 1, 2012), "Deception, Disinformation, and Strategic. Communications: How One Interagency Group. Made a Major Difference", Strategic Perspectives (Institute for National Strategic Studies, National Defense University) . — Т. 11.

19 Braiker H. B. Who's Pulling Your Strings? How to Break The Cycle of Manipulation. — McGraw-Hill Prof Med/Tech, 2004. — 256 с.


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)