АНАЛІЗ МЕТОДІВ НАВЧАННЯ ТА ІНСТРУМЕНТІВ НЕЙРОМЕРЕЖ ДЛЯ ВИЯВЛЕННЯ ФЕЙКІВ

2023

Кібербезпека: освіта, наука, техніка, Vol 4, Iss 20, Pp 20-34 (2023)

У цій статті проводиться аналіз різних методів навчання та інструментів нейромереж для виявлення фейків. Розглядаються підходи до виявлення фейків на основі текстових, візуальних та змішаних даних, а також використання різних типів нейромереж, таких як рекурентні нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, глибока нейронна мережа, генеративні змагальні мережі та. Також розглядаються методи навчання з вчителем та без вчителя, такі як автокодувальні нейромережі та глибокі варіаційні автокодувальні нейромережі. На основі проаналізованих дослідженнь, звертається увага на проблеми, пов'язані з обмеженнями в обсязі та якості даних, а також недостатньою ефективністю інструментів для виявлення складних типів фейків. Було проаналізовано програми та інструменти, які засновані на нейронних мережах, та зроблено висновки про їх ефективність та відповідність різним типам даних та задач виявлення фейків. У результаті дослідження встановлено, що моделі машинного та глибинного навчання, а також методи змагального навчання та спеціальні інструменти для виявлення фейкових медіа є ефективними у виявленні фейків. Однак на ефективність і точність цих методів та інструментів можуть впливати такі фактори, як якість даних, методи, що використовуються для навчання та оцінювання, а також складність фейкових медіа, які виявляються. На основі аналізу методів навчання та характеристик нейромереж, визначено переваги та недоліки у виявленні фейків. Постійні дослідження і розробки в цій галузі мають вирішальне значення для підвищення точності та надійності цих методів та інструментів для виявлення фейків.

article

English
Ukrainian

Borys Grinchenko Kyiv University, 2023.

фейкові новини, інструменти виявлення фейків, нейромережі, методи навчання, методи виявлення дезінформації та фейкових новин у мережі інтернет, Information technology, T58.5-58.64