A COMPUTER MODEL OF INFORMATION VIRUS PROPAGATION IN A SOCIAL NETWORK WITH DIFFERENT USER BEHAVIOR
ID елемента: 22644
2026/05/05
Цитування
eNUPPIR (). A COMPUTER MODEL OF INFORMATION VIRUS PROPAGATION IN A SOCIAL NETWORK WITH DIFFERENT USER BEHAVIOR. https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22644
eNUPPIR. "A COMPUTER MODEL OF INFORMATION VIRUS PROPAGATION IN A SOCIAL NETWORK WITH DIFFERENT USER BEHAVIOR." Web. . <https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22644>.
eNUPPIR. "A COMPUTER MODEL OF INFORMATION VIRUS PROPAGATION IN A SOCIAL NETWORK WITH DIFFERENT USER BEHAVIOR." Accessed . https://enuppir.politeh.duckdns.org/item/22644.
Скопійовано в буфер обміну
Властивості
Назва
Англійська
A COMPUTER MODEL OF INFORMATION VIRUS PROPAGATION IN A SOCIAL NETWORK WITH DIFFERENT USER BEHAVIOR
Російська
.
Українська
КОМП’ЮТЕРНА МОДЕЛЬ ПОШИРЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ВІРУСІВ У СОЦІАЛЬНІЙ МЕРЕЖІ ПРИ РІЗНІЙ ПОВЕДІНЦІ КОРИСТУВАЧІВ
Опис
Англійська
Nowadays, modeling the processes of the spread of information viruses is an important task of cybersecurity, because it is necessary to clearly distinguish where the truth is from where it is fake, to be able to identify the sourc e of the spread of fake news and to counter disinformation in order to convey the truth to people. The purpose of this work was to create and research a computer model of information virus propagation in a social network with different user behavior. The SIRS epidemiological model and the Barabási-Albert and Watts-Strogatz social network structure generation models were used to achieve this goal. The SIRS model is ideal for simulating the spread of a computer virus, because in this model a person can cycle through three states: susceptible, infected, and recovered with immunity, analogous to how a user in a social network can be "infected" to and be "cured" of a fake. Barabási-Albert and Watts-Strogatz algorithms, which are available in the Networkx library of the Python programming language, were used to model the structure of the social network. Several different ways of user behavior have been proposed to protect against information viruses, including removing connections between users, removing users from the network, and blocking users for suspicious activity. An empirical research and comparison of the proposed methods of combating the information virus was carried out according to various criteria. The initial parameters of the network were proposed, namely, the number of users, the number of connections between them, and the coefficients of the SIRS model. Using the Python programming language and the Pygame and Networkx libraries, the proposed model of the spread of an information virus in a social network was implemented and such methods of combating fakes as: deleting connections between users, creating a new connection, deleting users, and blocking users – were simulated. We get the best result in the fight against the information virus when we combine the methods of deleting connections and users, as well as blocking users. With the proposed user behavior, the information virus managed to successfully counteract and detect the spreader of the fake and remove it, while the number of connections between users of the social network decreased not very significantly.
Російська
153-157
Українська
У наш час моделювання процесів поширення інформаційних вірусів є важливою задачею кібербезпеки, адже треба чітко розрізняти де правда, а де фейк, вміти виявляти джерело поширення фейкових новин і протидіяти дезінформації, щоб доносити до людей істину. Метою даної роботи було створення та дослідження комп’ютерної моделі поширення інформаційних вірусів у соціальній мережі при різній поведінці користувачів. Для виконання поставленої мети було використано епідеміологічну модель SIRS та моделі генерації структури соціальної мережі Барабаши-Альберт та Воттса-Строгаца. Модель SIRS ідеально підходить для імітації поширення комп’ютерного вірусу, адже в цій моделі людина може приймати циклічно три стани: здоровий, хворий та з імунітетом, а потім знов здоровий, а в соціальній мережі користувач заражується фейком замість вірусу і також проходить через ці стани. Для моделювання структури соціальної мережі було використано алгоритми БарабашиАльберт і Воттса-Строгаца, які доступні в бібліотеці Networkx мови програмування Python. Запропоновано декілька різних способів поведінки користувачів для захисту від інформаційних вірусів, зокрема, видалення зв’язків між користувачами, видалення користувачів з мережі та блокування користувачів при їх підозрілій активності. Здійснено емпіричне дослідження та порівняння запропонованих методів боротьби з інформаційним вірусом за різними критеріями. Було запропоновано початкові параметри мережі, а саме, кількість користувачів, кількість зв’язків між ними та коефіцієнти моделі SIRS. З використанням мови програмування Python та бібліотек Pygame і Networkx було реалізовано запропоновану модель поширення інформаційного вірусу в соціальній мережі та змодельовано такі методи боротьби з фейком як: видалення зв’язків між користувачами, створення нового зв’язку, видалення користувачів, блокування користувачів. Найкращий результат боротьби з інформаційним вірусом ми отримуємо при комбінуванні методів видалення зв’язків і користувачів, а також блокуванні користувачів. При запропонованій поведінці користувачів інформаційному вірусу вдалося вдало протидіяти й виявити поширювача фейку та видалити його, при цьому кількість зв’язків між користувачами соціальної мережі зменшилась не дуже суттєво.
Автор
Українська
Tkachenko, O.
Українська
Meleshko, Ye.
Українська
Mikhav, V.
Тематика
Англійська
social network
Англійська
information security
Англійська
fake news
Англійська
information viruses
Англійська
SIRS model
Англійська
Barabási-Albert model
Англійська
Watts-Strogatz model
Російська
30
Українська
соціальна мережа
Українська
інформаційна безпека
Українська
фейкові новини
Українська
інформаційні віруси
Українська
модель SIRS
Українська
модель Барабаши-Альберт
Українська
модель Воттса-Строгаца
Видавництво
Українська
Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»
Тип
info:eu-repo/semantics/article
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
Українська
Рецензована Стаття
Формат
application/pdf
Ідентифікатор
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3464
10.26906/SUNZ.2024.3.153
Джерело
Англійська
Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 3 No. 77 (2024): Control, Navigation and Communication Systems; 153-157
Російська
Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 3 № 77 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 153-157
Українська
Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 3 № 77 (2024): Системи управління, навігації та зв’язку; 153-157
2073-7394
10.26906/SUNZ.2024.3
2024. №3 (77)
Мова
uk
Відношення
https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3464/2885
Права
Українська
Авторське право (c) 2024 O. Tkachenko, Ye. Meleshko, V. Mikhav
Інформація про метадані
Створено
2026-5-5 12:56
Остання зміна
2026-5-5 12:56
ID елемента
#22644