РАЗРАБОТКА АНАЛИТИКО-ПРОГНОСТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ДЛЯ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ БЕЗОПАСНОСТИ НА ОСНОВЕ АВТОМАТИЧЕСКОГО ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ И ФЕЙКОВЫХ ТЕКСТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Золотухина Мария Александровна

Система обнаружения аномалий в текстовых данных, разработанная с использованием современных технологий и алгоритмов, представляет собой инновационный подход к выявлению скрытых угроз, включая фейковые текстовые данные в различных источниках информации. Разработка играет ключевую роль в обеспечении национальной безопасности государства, предлагая инновационные методы выявления и предотвращения фейковых данных в цифровой сфере. Проект охватывает широкий спектр угроз, включая фишинговые атаки, дезинформацию, утечку данных. Уникальный метод этой системы включает глубокий анализ текстовых признаков с целью выявления характерных особенностей и паттернов, свойственных фейковым или манипулированным текстам. Эффективность системы обеспечивается применением алгоритма обучения ML моделей, что обеспечивает точное выявление сущностей, указывающих на фейковый характер текста. Интеграция системы с корпоративными информационными системами позволяет проводить анализ данных из различных источников, включая веб-сайты, социальные медиа и мн.др. Данный подход является неотъемлемым компонентом для обеспечения высокого уровня защиты компаний(организаций) от мошенничества и поддержания доверия, что приобретает критическое значение в условиях современной информационной среды. Разработка предоставляет высокую адаптивность к новым угрозам и изменениям в текстовых стратегиях, что делает его мощным инструментом в постоянно меняющейся среде борьбы с аномалиями.

Ключевые слова:ML алгоритмы, nlp-задачи, аномалии, ПО, обеспечение безопасности, фейк, автокорреляция, статический анализ, КИС.