Реєстраційний номер
2125U011827, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Стаття
Назва роботи
Нейро-нечітка система ANFIS для оцінювання ризику дезінформації в умовах інформаційної війни
Neuro-fuzzy ANFIS system for assessing the risk of disinformation under information-warfare conditions
Автор
Лавров В. В.
Дудатьєв А. В.
Гаранага В. А.
Lavrov V.
Dudatyev A.
Harnaha V.
Lavrov V.
Dudatyev A.
Harnaha V.
Дата публікації
01-01-2025
Постачальник інформації
Вінницький національний технічний університет
Першоджерело
https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/50102
Видання
Київський університет імені Бориса Грінченка
Опис
Стаття присвячена аналізу та розробці методики нейро-нечіткої системи ANFIS для оцінювання ризику дезінформації в умовах інформаційної війни. Запропоновано інтеграцію контентних, мережевих та психологічних факторів для розрахунку єдиного показника ризику (RiskScore) поширення дезінформації. В рамках моделі як вхідні змінні розглядаються: характеристики контенту (наприклад, правдивість чи емоційна забарвленість повідомлення), мережеві показники (наприклад, швидкість і масштаб розповсюдження, базове число репродукції R₀) та психологічні чинники аудиторії (рівень довіри, сприйнятливість до маніпуляцій тощо). Ці змінні подаються до адаптивної нечіткої системи, де на основі набору правил типу IF-THEN проводиться нечітка логічна оцінка ризику. Архітектура ANFIS дозволяє навчатися на обмежених або синтетичних даних, налаштовуючи параметри правил та функцій приналежності для підвищення точності. Запропонований підхід демонструє здатність об’єднати різнорідні фактори в єдину метричну оцінку ризику, що дає змогу виявляти потенційно небезпечні дезінформаційні кампанії на ранніх стадіях. Показано, що поєднання епідеміологічних показників (таких як базове число репродукції R₀) з контентно-психологічними характеристиками через нечітку логіку підвищує інформативність оцінки ризику, особливо в умовах інформаційних війн. Застосування ANFIS-моделі для оцінки ризику дезінформації може допомогти державним та оборонним структурам пріоритезувати зусилля з протидії інформаційним атакам, перевершуючи за гнучкістю традиційні лінійні моделі, епідеміологічні SIR-моделі та класичні нечіткі системи Мамдані. Результати можуть бути використані для подальшої розробки моделі.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-02
