Source: http://ric.zntu.edu.ua/article/view/112334
Timestamp: 2019-04-26 06:45:47+00:00

Document:
Context. Today’s social networking services have turned into an efficient communication tool for the members of virtual communities termed actors. The high rate of content dissemination, transboundary interactions between the actors and the drives to group the latter up, could make the services efficient cyberwarfare against the person, society and country. Text content is the most frequently used means of communication between the actors of virtual communities. The actual theoretical and applied research, aimed at designing maintenance procedures for the national cybersecurity system, is to solve the problem of text content monitoring.
Objective. The research objective is to suggest and design a method for detecting outreaches by their content in the collection of text to solve the problem of efficient monitoring the social media.
Method. The method designed is based on the modern content analysis approaches, i. e. the latent semantic indexing and the semantic analysis based on ontology.
Results. The latent semantic indexing selects the concept relevant context by its content ignoring key word density. The semantic analysis will specify the further techniques of detecting harmful semantic structures in the body of text selected. When any conceptual mismatches in the text content and ontology detected and professionally analyzed, the ontology knowledge bases get updates of the social networking service cyberthreat patterns. Thus, the combination of both produces cancelling effect on the defects of and uncovers latent relationships between linguistic units.
Conclusions. The outreaches tracing method proactively identifies cyberwarfare in virtual communities waged against individual, social and national cybersecurity. The suggested method increases efficiency and effectiveness of the national cybersecurity system on social networking services.
Hryshchuk R. V., Danyk Yu. H. za zah. red. prof. Danyka Yu. H. Osnovy kibernetychnoi bezpeky : monohr. Zhytomyr, ZhNAEU, 2016, 636 p.
Onyshchenko O. S., Horovyi V. M., Popyk V. I. ta in. Sotsialni merezhi yak instrument vzaiemovplyvu vlady ta hromadianskoho suspilstva : [monohrafiia] ; NAN Ukrainy, Nats. b-ka Ukrainy im. V. I. Vernadskoho. Kyiv, 2014, 260 p.
Lapshin S. V. Metody povysheniya pokazatelej kachestva fil’tracii DLP-sistem na osnove predmetno-orientirovannoj morfologicheskoj modeli estestvennogo yazyka : diss. … kand. texn. nauk : 05.13.19. Sankt-Peterburg, 2014, 115 p.
Kakie byvayut tipy kontenta i kak s nimi rabotat’ dlya realizacii uspeshnoj strategii kontent marketinga / Alphaland. in Internet Marketing [E’lektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://alphaland.in/kakie-by-vayut-tipy-kontenta-i-kak-s-nimi/ (data obrashheniya: 29.10.16). Nazvanie s e’krana.
Chernyshuk S. V. Metodyka vyiavlennia kibernetychnykh zahroz u pryrodnomovnykh tekstakh, Problemy stvorennia, vyprobuvannia, zastosuvannia ta ekspluatatsii skladnykh informatsiinykh system, 2013, Vyp. 8, pp. 112–121.
Hryshchuk R. V. Teoretychni osnovy modeliuvannia protsesiv napadu na informatsiiu metodamy teorii dyferentsialnykh ihor ta dyferentsialnykh peretvoren: monohrafiia. Zhytomyr, Ruta, 2010, 280p.
Manning Chr., Raghavan P., Sch tze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press, 2008, 544 p.
Sajt Xabrxabr Latentno-semanticheskij analiz. [E’lektronnyj resurs]. Rezhim dostupa : https://habrahabr.ru/post/110078/ (data obrashheniya : 29.10.16). Nazvanie s e’krana.
Deerwester S., Dumais S. T., Furnas G. W., Landauer T. K., Harshman R. Indexing by latent semantic analysis, Journal of theAmerican Society for Information Science, 1990, 41(6), pp. 391–407. DOI: 10.1002/(sici)1097-4571(199009)41:6<391::aidasi1>3.0.co;2-9.
Stemmer Portera dlya russkogo yazyka / O programmirovanii, algoritmax i ne tol’ko [E’lektronnyj resurs]. Rezhim dostupa: http://www.algorithmist.ru/2010/12/porter-stemmer-russian.html/ (data obrashheniya: 29.10.16). Nazvanie s e’krana.
Molodetska K. V. Uzahalnena klasyfikatsiia zahroz informatsiinii bezpetsi derzhavy v sotsialnykh internet-servisakh, Zashhita informacii, 2016, Vyp. 23, pp. 75–87.
Gruber T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications, Knowledge Acquisition, 1993, 5(2), pp. 199–220. DOI: 10.1006/knac.1993.1008.
Bouiadjra A. B., Benslimane S. M. A framework for evaluating and ranking ontologies, International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies, 2013, 8(2), pp. 155. DOI: 10.1504/ijmso.2013.056600.
Vargas-Vera M., Nagy M. State of the art on Ontology alignment, International Journal of Knowledge Society Research, 2015, 6(1), pp. 17–42. DOI: 10.4018/ijksr.2015010102.
Priya M., Aswani Kumar C. A survey of state of the art of Ontology construction and merging using formal concept analysis, Indian Journal of Science and Technology, 2015, 8(24). DOI:10.17485/ijst/2015/v8i24/82808.
Vasyliuk Ya. R., Tesliuk V. M., Zelinskyi A. Ya. Analiz modelei, metodiv, pryntsypiv i zasobiv dlia pobudovy ontolohii oblasti mikroelektromekhanichnykh system, Nauk. visn. Nats. lisotekhn. un-tu Ukr. : zb. nauk.-tekhn. pr., 2011, Vyp. 21(12), pp. 322–330.
Wang W., Barnaghi P. M., Bargiela A. Probabilistic topic models for learning Terminological Ontologies, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 2010, 22(7), pp. 1028–1040. DOI: 10.1109/tkde.2009.122.
Marchenko O. O. Porivniannia metodiv ontolohichnoho semantychnoho analizu ta alhorytmiv latentnoho semantychnoho analizu, Visn. Kyivskoho nats. un-tu im. T. Shevchenka. Seriia fizyko-matematychni nauky, 2012, 2, pp. 169–174.
Trolesfera Teksty.org.ua [Elektronnyi resurs]. Rezhym dostupu : http://texty.org.ua/d/fb-trolls/ (data zvernennia: 29.10.16). Nazva z ekranu.
1. Грищук Р. В. Основи кібернетичної безпеки : моногр. / Р. В. Грищук, Ю. Г. Даник ; за заг. ред. проф. Даника Ю. Г. – Житомир : ЖНАЕУ, 2016. – 636 с.
2. Соціальні мережі як інструмент взаємовпливу влади та громадянського суспільства : [монографія] / [О. С. Онищенко, В. М. Горовий, В. І. Попик та ін.] ; НАН України, Нац. б-ка України ім. В. І. Вернадського. – Київ, 2014. – 260 с.
3. Лапшин С. В. Методы повышения показателей качества фильтрации DLP-систем на основе предметно-ориентированной морфологической модели естественного языка : дисс. канд. техн. наук : 05.13.19 / Лапшин Сергей Владимирович. – Санкт-Петербург, 2014. – 115 с.
4. Какие бывают типы контента и как с ними работать для реализации успешной стратегии контент-маркетинга / Alphaland.in Интернет Маркетинг [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://alphaland.in/kakie-by-vayut-tipy-kontenta-i-kak-snimi/ (дата обращения: 29.10.16). – Название с экрана.
5. Чернишук С. В. Методика виявлення кібернетичних загроз у природномовних текстах / С. В. Чернишук // Проблеми створення, випробування, застосування та експлуатації складних інформаційних систем. – 2013. – Вип. 8. – С. 112–121.
6. Грищук Р. В. Теоретичні основи моделювання процесів нападу на інформацію методами теорій диференціальних ігор та диференціальних перетворень: монографія / Р. В. Грищук. – Житомир : Рута, 2010. – 280 с.
7. Manning Chr. Introduction to Information Retrieval /Chr. Manning, P. Raghavan, H. Sch tze. – Cambridge University Press, 2008. – 544 p.
8. Латентно-семантический анализ / Сайт Хабрхабр [Электронный ресурс]. – Режим доступа : https://habrahabr.ru/post/ 110078/ (дата обращения : 29.10.16). – Название с экрана.
9. Indexing by latent semantic analysis / [S. Deerwester, S. T. Dumais, G. W. Furnas et al], // Journal of the American Society for Information Science. – 1990. – 41(6). – P. 391–407. DOI: 10.1002/(sici)1097-4571(199009)41:6<391::aidasi1> 3.0.co;2-9.
10. Стеммер Портера для русского языка / О программировании, алгоритмах и не только [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.algorithmist.ru/2010/12/porter stemmerrussian. html/ (дата обращения: 29.10.16). – Название с экрана.
11. Молодецька К. В. Узагальнена класифікація загроз інформаційній безпеці держави в соціальних інтернет-сервісах / К. В. Молодецька // Защита информации. – 2016. – Вып. 23. – С. 75–87.
12. Gruber T. R. A Translation Approach to Portable Ontology Specifications / T. R. Gruber // Knowledge Acquisition. – 1993. – 5(2). – P. 199–220. DOI: 10.1006/knac.1993.1008.
13. Bouiadjra A. B. A framework for evaluating and ranking ontologies / A. B. Bouiadjra, S. M. Benslimane // International Journal of Metadata, Semantics and Ontologies. – 2013. – 8(2). – P. 155. DOI: 10.1504/ijmso.2013.056600.
14.Vargas-Vera M. State of the art on Ontology alignment / M. Vargas-Vera, M. Nagy // International Journal of Knowledge Society Research. – 2015. – 6(1). – P. 17–42. DOI: 10.4018/ ijksr.2015010102.
15. Priya M. A survey of state of the art of Ontology construction and merging using formal concept analysis / M. Priya, C. Aswani Kumar // Indian Journal of Science and Technology. – 2015. – 8(24). DOI: 10.17485/ijst/2015/v8i24/82808.
16. Василюк Я. Р. Аналіз моделей, методів, принципів і засобів для побудови онтологій області мікроелектромеханічних систем / Я. Р. Василюк, В. М. Теслюк, А. Я. Зелінський // Наук. вісн. Нац. лісотехн. ун-ту Укр. : зб. наук. -техн. пр. – 2011. – Вип. 21(12). – С. 322–330.
17. Wang W. Probabilistic topic models for learning Terminological Ontologies / W. Wang, P. M. Barnaghi, A. Bargiela // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. – 2010. – 22(7). – P. 1028–1040. DOI: 10.1109/tkde.2009.122.
18. Марченко О. О. Порівняння методів онтологічного семантичного аналізу та алгоритмів латентного семантичного аналізу / О. О. Марченко // Вісн. Київського нац. ун-ту ім.Т. Шевченка. Серія фізико-математичні науки. – 2012. – 2. – С. 169–174.
19. Тролесфера / Тексти.org.ua [Електронний ресурс]. – Режим доступу : http://texty.org.ua/d/fb-trolls/ (дата звернення: 29.10.16). – Назва з екрану.

References: V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V.