СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО ВИЯВЛЕННЯ УКРАЇНОМОВНОЇ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-351-34

Ключові слова:

джерела дезінформації, інформаційна безпека, аналіз фейків, Машинне навчання, обробка природної мови, точність

Анотація

Розроблення інструментів для ідентифікації та аналізу інформаційних загроз є актуальним завданням, що має важливе значення для забезпечення інформаційної безпеки України, особливо у теперішній час. Дослідження та аналіз методів та комплексних інструментів для ідентифікації фейків і дезінформації, не лише відповідає критичній потребі українського суспільства в надійних засобах верифікації інформації, але й підвищує загальну культуру інформаційного споживання, зміцнюючи інформаційну стійкість нації.

У статті проведено аналіз існуючих підходів та інструментів для ідентифікації, оцінки та протидії дезінформації, фейковим новинам і пропаганді в українському інформаційному просторі. Розроблено прототип системи текстового аналізу, здатної потенційно виявляти дезінформацію з використанням векторизації на основі TF-IDF та мультиноміального наївного класифікатора Байєса. Наукова новизна полягає у застосуванні цих методів машинного навчання до україномовного контенту, а також використання FAISS для швидкого пошуку найближчих сусідів та кластеризації у векторному просторі. Наведено результати порівняння оцінок точності моделі для правдивого та неправдивого контенту. Це дає змогу визначити для якого типу текстів модель працює краще.

Подальше дослідження буде спрямоване на навчання і тренування моделі на нових даних, тестування та оцінювання запропонованої системи, а також використання даної системи для автоматизованого моніторингу новин та у соціальних медіа для ідентифікації потенційно фальсифікованої інформації.

Завантаження

Опубліковано

06.06.2025

Як цитувати

ЛОЗИНСЬКА, О., ВИСОЦЬКА, В., МАРКІВ, О., ДАНИЛИК, В., & КУЛІКОВ, Ю. (2025). СИСТЕМА АВТОМАТИЧНОГО ВИЯВЛЕННЯ УКРАЇНОМОВНОЇ ДЕЗІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ МАШИННОГО НАВЧАННЯ. Herald of Khmelnytskyi National University. Technical Sciences, 351(3.1), 265-274. https://doi.org/10.31891/2307-5732-2025-351-34