Сучасні підходи до виявлення та протидії дезінформації в інформаційних системах: аналіз та вдосконалення

dc.citation.epage101
dc.citation.issue1
dc.citation.journalTitleКомп’ютерні системи проектування. Теорія і практика.
dc.citation.spage93
dc.citation.volume5
dc.contributor.affiliationНаціональний університет “Львівська політехніка”
dc.contributor.affiliationLviv Polytechnic National University
dc.contributor.authorСавіцька, Наталія
dc.contributor.authorЮрчак, Ірина
dc.contributor.authorSavitska, Nataliia
dc.contributor.authorYurchak, Iryna
dc.coverage.placenameЛьвів
dc.coverage.placenameLviv
dc.date.accessioned2025-07-23T06:35:21Z
dc.date.created2023-02-28
dc.date.issued2023-02-28
dc.description.abstractУ 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.abstractThis 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.extent93-101
dc.format.pages9
dc.identifier.citationСавіцька 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.citationenSavitska 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.doidoi.org/10.23939/cds2023.01.093
dc.identifier.urihttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/111483
dc.language.isouk
dc.publisherВидавництво Львівської політехніки
dc.publisherLviv Politechnic Publishing House
dc.relation.ispartofКомп’ютерні системи проектування. Теорія і практика., 1 (5), 2023
dc.relation.ispartofComputer Design Systems. Theory and Practice, 1 (5), 2023
dc.relation.references1. 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.references2. 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.references3. 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.references4. 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.references5. 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.references6. 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.references7. 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.references8. 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.references9. 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.references10. 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.referencesen1. 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.referencesen2. 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.referencesen3. 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.referencesen4. 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.referencesen5. 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.referencesen6. 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.referencesen7. 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.referencesen8. 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.referencesen9. 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.referencesen10. 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.urihttps://doi.org/10.1145/1122445.1122456
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.dss.2023.113976
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1007/s10207-022-00625-3
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1145/3339468
dc.relation.urihttps://doi.org/DOI:10.1109/ACCESS.2022.3159651
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e20382
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.knosys.2023.110642
dc.relation.urihttps://doi.org/10.1016/j.array.2023.100309
dc.relation.urihttps://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.subjectнеправдива (Fake) інформація
dc.subjectмашинне навчання (Machine Learning ML)
dc.subjectглибоке навчання
dc.subjectнабір даних
dc.subjectдовга короткочасна пам’ять (Long-term Short-term Memory LSTM)
dc.subjectзгорткова нейронна мережа (Convolutional Neural Network CNN)
dc.subjectрекурентні нейронні мережі (Recurrent neural networks RNN)
dc.subjectfake information
dc.subjectmachine learning (ML)
dc.subjectdeep learning
dc.subjectdataset
dc.subjectLong Short-Term Memory (LSTM)
dc.subjectConvolutional Neural Network (CNN)
dc.subjectRecurrent Neural
dc.titleСучасні підходи до виявлення та протидії дезінформації в інформаційних системах: аналіз та вдосконалення
dc.title.alternativeModern approaches to detecting and combating disinformation in information systems: analysis and improvement
dc.typeArticle

Files

Original bundle

Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2023v5n1_Savitska_N-Modern_approaches_to_detecting_93-101.pdf
Size:
6.14 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Loading...
Thumbnail Image
Name:
2023v5n1_Savitska_N-Modern_approaches_to_detecting_93-101__COVER.png
Size:
454.67 KB
Format:
Portable Network Graphics

License bundle

Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
license.txt
Size:
1.81 KB
Format:
Plain Text
Description: