ЖЕЛІ АРҚЫЛЫ ЖАЛҒАН КОНТЕНТТІ ТАСЫМАЛДАУДЫ ІЗДЕУ ҮШІН ЖЕЛІЛІК ТРАФИКТІ ТАЛДАУ

2026

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.58805/kazutb.v.1.30-1213
Достоверность данных 85 высокая
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Цифрлық технологиялар мен жасанды интеллекттің қарқынды дамуы жалған ақпарат таратудың жаңа мүмкіндіктерін ашты. Қазіргі уақытта жалған контентті анықтауға бағытталған зерттеулер көбінесе визуалды талдаумен шектеледі, ал желі деңгейінде оны анықтаудың тиімді әдістері жеткіліксіз зерттелген. Сондықтан бұл зерттеу жұмысының негізгі мақсаты желілік трафикті талдау арқылы жалған контентті, соның ішінде дипфейк мазмұнын анықтаудың тиімді техникалық әдістерін ұсыну болып табылады. Бұл жұмыста HTTP-трафикті талдау, файлдарды автоматты түрде шығару, MesoNet нейрондық желі моделі арқылы дипфейктерді анықтау әдістері қолданылды. Зерттеу барысында Scapy, PyTorch және Docker технологиялары пайдаланылды. Нәтижелер көрсеткендей, ұсынылған әдіс дипфейк-контентті желілік трафик деңгейінде нақты уақыт режимінде жоғары дәлдікпен анықтай алады. Жүйе қауіпті контентті автоматты түрде анықтап, Telegram арқылы жедел хабарландыру жібереді, бұл ақпараттық қауіпсіздікті қамтамасыз етуде үлкен практикалық мәнге ие.