Сучасні підходи до виявлення та протидії дезінформації в інформаційних системах: аналіз та вдосконалення
dc.citation.epage | 101 | |
dc.citation.issue | 1 | |
dc.citation.journalTitle | Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. | |
dc.citation.spage | 93 | |
dc.citation.volume | 5 | |
dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
dc.contributor.author | Савіцька, Наталія | |
dc.contributor.author | Юрчак, Ірина | |
dc.contributor.author | Savitska, Nataliia | |
dc.contributor.author | Yurchak, Iryna | |
dc.coverage.placename | Львів | |
dc.coverage.placename | Lviv | |
dc.date.accessioned | 2025-07-23T06:35:21Z | |
dc.date.created | 2023-02-28 | |
dc.date.issued | 2023-02-28 | |
dc.description.abstract | У цій науковій статті проаналізовано та охарактеризовано різні типи неправдивої інформації, що поширюються у сучасних інформаційних системах. Основна увага приділена виявленню та визначенню небезпек, які несе за собою поширення недостовірної інформації в суспільстві. Серйозні наслідки цього явища можуть сягнути глобального масштабу, тому ефективна боротьба з ним є надзвичайно важливою. Під час дослідження розглянуто різноманітні програмні методи протидії поширенню неправдивої інформації. Зокрема, проведено порівняння різних методів аналізу та фільтрації інформації, що спрямовані на виявлення та локалізацію недостовірних повідомлень. Це дозволяє визначити найбільш ефективні підходи до аналізу даних у сфері інформаційних систем та визначити оптимальні методи боротьби з поширенням неправдивих новин. Результати дослідження мають практичне застосування та можуть бути використані для вдосконалення аналізу інформації, яка надходить з різних джерел інформаційних систем. Впровадження розроблених рішень сприятиме підвищенню рівня достовірності та об'єктивності обробки інформації, покращенню якості аналізу інформації та її використанню у різних сферах суспільства. | |
dc.description.abstract | This scientific article analyzes and characterizes various types of false information disseminated in modern information systems. The main focus is on detecting and identifying the dangers associated with the spread of unreliable information in society. The serious consequences of this phenomenon can reach a global scale, making effective countermeasures critically important. The study examines and compares various software methods to counter the dissemination of false information. In particular, different methods of analyzing and filtering information aimed at detecting and localizing unreliable messages were studied and compared. This helps identify the most effective approaches to data analysis in the field of information systems and determine optimal methods to combat the spread of fake news. The conclusions of this research have practical applications and can be used to improve the analysis of information from various sources in information systems. The implementation of the solutions developed in this research will contribute to increasing the level of credibility and objectivity in information processing, thereby enhancing the quality of information analysis and its utilization in various sectors of society. | |
dc.format.extent | 93-101 | |
dc.format.pages | 9 | |
dc.identifier.citation | Савіцька Н. Сучасні підходи до виявлення та протидії дезінформації в інформаційних системах: аналіз та вдосконалення / Наталія Савіцька, Ірина Юрчак // Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2023. — Том 5. — № 1. — С. 93–101. | |
dc.identifier.citationen | Savitska N. Modern approaches to detecting and combating disinformation in information systems: analysis and improvement / Nataliia Savitska, Iryna Yurchak // Computer Design Systems. Theory and Practice. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2023. — Vol 5. — No 1. — P. 93–101. | |
dc.identifier.doi | doi.org/10.23939/cds2023.01.093 | |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/111483 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
dc.relation.ispartof | Комп’ютерні системи проектування. Теорія і практика., 1 (5), 2023 | |
dc.relation.ispartof | Computer Design Systems. Theory and Practice, 1 (5), 2023 | |
dc.relation.references | 1. Karduni, A. (2019). Human-Misinformation interaction: Understanding the interdisciplinary approach needed to computationally combat false information. ACM Digital Library. https://doi.org/10.1145/1122445.1122456 | |
dc.relation.references | 2. Dennis, A., Moravec, P., & Kim, A. (2023). Search & Verify: Misinformation and source evaluations in Internet search results. Decision Support Systems, 171. https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113976 | |
dc.relation.references | 3. Rastogi, S., & Bansal, D. (2023). A review on fake news detection 3T’s: Typology, time of detection, taxonomies. International Journal of Information Security. https://doi.org/10.1007/s10207-022-00625-3 | |
dc.relation.references | 4. BABCOCK, M., BESKOW, D., & CARLEY, K. (2018). Different Faces of False: The Spread and Curtailment of False Information in the Black Panther Twitter Discussion. Data and Information Quality, 11. https://doi.org/10.1145/3339468 | |
dc.relation.references | 5. Rohera, D., Shethna, H., Patel, K., & Thakker, U. (2022). A Taxonomy of Fake News Classification Techniques: Survey and Implementation Aspects. IEEE Access, 10. https://doi.org/DOI:10.1109/ACCESS.2022.3159651 | |
dc.relation.references | 6. Hamed, S. K., Aziz, M. J. A. A. A., & Yaakub, M. R. (2021). A review of fake news detection approaches: A critical analysis of relevant studies and highlighting key challenges associated with the dataset, feature representation, and data fusion. Heliyon, 9(10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20382 | |
dc.relation.references | 7. Alghamdi, J., Lin, Y., & Luo, S. (2023). Towards COVID-19 fake news detection using transformer-based models. Knowledge-Based Systems, 274. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110642 | |
dc.relation.references | 8. Syed, L., Alsaeedi, A., Alhuri, L., & Aljohani, H. (2023). Hybrid weakly supervised learning with deep learning technique for detection of fake news from cyber propaganda. Array, 19. https://doi.org/10.1016/j.array.2023.100309 | |
dc.relation.references | 9. Mohawesh, R., Liu, X., Arini, H. M., Wu, Y., & Yin, H. (2023). Semantic graph based topic modelling framework for multilingual fake news detection. AI Open, 4. https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2023.08.004 | |
dc.relation.references | 10. Alabaz, M., & Awajan, A. (2022). Fake-News Detection System Using Machinelearning Algorithms For Arabic-Language Content. Journal of Theoretical and Applied Information Technology.[Online] (Accessed: 08/10/2023) | |
dc.relation.referencesen | 1. Karduni, A. (2019). Human-Misinformation interaction: Understanding the interdisciplinary approach needed to computationally combat false information. ACM Digital Library. https://doi.org/10.1145/1122445.1122456 | |
dc.relation.referencesen | 2. Dennis, A., Moravec, P., & Kim, A. (2023). Search & Verify: Misinformation and source evaluations in Internet search results. Decision Support Systems, 171. https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113976 | |
dc.relation.referencesen | 3. Rastogi, S., & Bansal, D. (2023). A review on fake news detection 3T’s: Typology, time of detection, taxonomies. International Journal of Information Security. https://doi.org/10.1007/s10207-022-00625-3 | |
dc.relation.referencesen | 4. BABCOCK, M., BESKOW, D., & CARLEY, K. (2018). Different Faces of False: The Spread and Curtailment of False Information in the Black Panther Twitter Discussion. Data and Information Quality, 11. https://doi.org/10.1145/3339468 | |
dc.relation.referencesen | 5. Rohera, D., Shethna, H., Patel, K., & Thakker, U. (2022). A Taxonomy of Fake News Classification Techniques: Survey and Implementation Aspects. IEEE Access, 10. https://doi.org/DOI:10.1109/ACCESS.2022.3159651 | |
dc.relation.referencesen | 6. Hamed, S. K., Aziz, M. J. A. A. A., & Yaakub, M. R. (2021). A review of fake news detection approaches: A critical analysis of relevant studies and highlighting key challenges associated with the dataset, feature representation, and data fusion. Heliyon, 9(10). https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20382 | |
dc.relation.referencesen | 7. Alghamdi, J., Lin, Y., & Luo, S. (2023). Towards COVID-19 fake news detection using transformer-based models. Knowledge-Based Systems, 274. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110642 | |
dc.relation.referencesen | 8. Syed, L., Alsaeedi, A., Alhuri, L., & Aljohani, H. (2023). Hybrid weakly supervised learning with deep learning technique for detection of fake news from cyber propaganda. Array, 19. https://doi.org/10.1016/j.array.2023.100309 | |
dc.relation.referencesen | 9. Mohawesh, R., Liu, X., Arini, H. M., Wu, Y., & Yin, H. (2023). Semantic graph based topic modelling framework for multilingual fake news detection. AI Open, 4. https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2023.08.004 | |
dc.relation.referencesen | 10. Alabaz, M., & Awajan, A. (2022). Fake-News Detection System Using Machinelearning Algorithms For Arabic-Language Content. Journal of Theoretical and Applied Information Technology.[Online] (Accessed: 08/10/2023) | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1145/1122445.1122456 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113976 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1007/s10207-022-00625-3 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1145/3339468 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/DOI:10.1109/ACCESS.2022.3159651 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20382 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110642 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.array.2023.100309 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.aiopen.2023.08.004 | |
dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2023 | |
dc.rights.holder | © Савіцька Н., Юрчак І., 2023 | |
dc.subject | неправдива (Fake) інформація | |
dc.subject | машинне навчання (Machine Learning ML) | |
dc.subject | глибоке навчання | |
dc.subject | набір даних | |
dc.subject | довга короткочасна пам’ять (Long-term Short-term Memory LSTM) | |
dc.subject | згорткова нейронна мережа (Convolutional Neural Network CNN) | |
dc.subject | рекурентні нейронні мережі (Recurrent neural networks RNN) | |
dc.subject | fake information | |
dc.subject | machine learning (ML) | |
dc.subject | deep learning | |
dc.subject | dataset | |
dc.subject | Long Short-Term Memory (LSTM) | |
dc.subject | Convolutional Neural Network (CNN) | |
dc.subject | Recurrent Neural | |
dc.title | Сучасні підходи до виявлення та протидії дезінформації в інформаційних системах: аналіз та вдосконалення | |
dc.title.alternative | Modern approaches to detecting and combating disinformation in information systems: analysis and improvement | |
dc.type | Article |
Files
License bundle
1 - 1 of 1