АЛГОРИТМ ВИЯВЛЕННЯ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ НА ОСНОВІ ПЕРЕВІРКИ СТАТИСТИЧНИХ ГІПОТЕЗ

DOI: 10.31673/2412-4338.2024.019505

Анотація

Для успішного виконання наукових досліджень, сучасні умови вимагають застосування різноманітних моделей та методів. Одним з варіантів можливо використовувати наукові методидля котрих потрібно саме розв’язання задач в умовах наявності невизначеностей. Відмінністю методів байєсівського аналізу даних є те, що вони не вимагають наявності значних об’ємів даних, на яких можна було б побудувати необхідні моделі для їх подальшого використання. Фактично, цей метод може ґрунтуватись на коротких вибірках, на експертних оцінках, окремих вимірах, що є саме обґрунтовує використання його для виявлення випадкових сигналів радіомоніторингу. Запропоновано алгоритм виявлення та розпізнавання сигналів засобів негласного отримання інформації на основі перевірки статистичних гіпотез. Проведено математичне моделювання двох випадків перший апріорний розподіл параметру сигналу рівномірний та другій випадок коли апріорний розподіл параметра нормальний розподілу. Математичні розрахунки показали можливість використання теореми Байєса для побудови алгоритму виявлення та розпізнавання сигналів засобів негласного отримання інформації. Доведено, що у випадку, коли вибіркове середнє має нормальний розподіл і відомою дисперсією, а імовірність має нормальний розподіл, то апостеріорний розподіл для імовірності також нормальний. Обчислення підтвердили переваги другого випадку, в якому дисперсія апостеріорного розподілу зменшилась з 2,0 до 0,25. Це призвело до скорочення невизначеності розподілу завдяки отриманим даним після радіомоніторингу. Саме це дало можливість застосувати теорему Байєса для виявлення та розпізнавання сигналів засобів негласного отримання інформації, а також перевірити адекватність запропонованого алгоритму.

Ключові слова: теорема Байєса, персональні дані, особиста інформація, гіпотеза, випадковий сигнал, метод, неправдива інформація, кластерізація.

Список використаної літератури
1. Zamrii I., Sobchuk V., Laptiev O., Savchenko V., Shkapa V., Kovalenko V. and Kotok V. Fractal Functions and Their Application to Source Data Coding. ARPN Journal of Engineering and
Applied Sciences. Vol. 17, No. 4, 2022. рр. 424 – 435.
2. Тетяна Лаптєва. Алгоритм визначення міри існування недостовірної інформації в умовах інформаційного протиборства.
Кібербезпека: освіта, наука, техніка. No 2 (14), 2021, с. 15-25.
3. Наконечний В. С., Барабаш О. В., Лаптєва Т. О., Міщенко А. В. Удосконалення методу виявлення та кластерізації джерел неправдивої інформації. Наукоємні технології. Інформаційні технології, кібербезпека. Том 54 № 4 (2022) стр.105 - 111. DOI 10.18372/2310-5461.54.16747
4. Жигалкевич Ж.М. Кластери взаємодіючих підприємств та їх класифікація .Вісник ОНУ імені І.І. Мечникова , 2014. Т. 19, Вип. 2/3. с. 98-101.
5. Лаптєва Т.О., Лукова-Чуйко Н.В., Собчук А.В. Дослідження основних загроз і оцінка безпеки інформаційних систем. Математика. Інформаційні технології. Освіта. 2022 рік: збірка тез допов. учасник. ХІ Міжнар. наук.–практ. конф., 3–5 червня 2022 р. Луцьк–Світязь: СНУ імені Лесі Українки, 2022. с. 101-103
6. Рябий М. О. Хатян О. А., Багацький C. П. Модель виявлення PR-впливу через публікації в інтернет ЗМІ. Інформаційна безпека. 2015. Т. 21, № 2. с. 131-1.39.
7. Поліщук Ю. Я., Гнатюк С. О., Сейлона П. А. Mac медіа як канал маніпулятивного впливу на суспільство. Інформаційна безпека. 2015. Т. 21, Ч. 3. с. 301-308.
8. V. Theocharis, W. Lowe, J. W. van Deth, G. Garcla-Albacete .Using Twitter to mobilize protest action: Online mobilization patterns and action repertoires in the Occupy Wall Street, Indignados, and Aganaktismenoi movements. Information, Communication & Society . 2015. 18. рр. 202-220.
9. Butko, T., Prokhorchenko, A., Muzykin, M. An improved method of determining the schemes of locomotive circulation with regard to the technological peculiarities of railcar traffic. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2016. 5(3 (83)), рр. 47–55.
10. Молодецька К. В. Підхід до виявлення організаційних ознак інформаційних операцій у соціальних інтернет-сервісах. Пріоритетні напрямки розвитку телекомунікаційних систем та мереж спеціального призначення. Застосування підрозділів, комплексів, засобів зв'язку та автоматизації в АТО : збірн. матер. IX наук.-практ. конф., 25 листоп. 2016 р. Київ: ВІТІ. 2016. С. 130-131.
11. Faraz A. A comparison of text Categorization methods . International Journal on Natural Language Computing. 2016.-5(1). рр. 31 -44.
12. Лаптєв О.А., Бабенко Р.В., Правдивий А.М., Зозуля С.А., Стефурак О.Р. Удосконалена методика вибору послідовності пріоритетів обслуговання потоків інформації. Науково-практичний журнал «Зв'язок». К. : ДУТ, 2020. №4 (146 ), С.27 – 31.
13. O.Svynchuk, O. Barabash, J.Nikodem, R. Kochan, O. Laptiev. Image compression using fractal functions.Fractal and Fractional, 2021, 5(2), 31.pp.1-14.
14. Zamrii I., Sobchuk V., Laptiev O., Savchenko V., Shkapa V., Kovalenko V. and Kotok V. Fractal Functions and Their Application to Source Data Coding. ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. Vol. 17, No. 4, 2022. рр. 424 – 435
15. Serhii Yevseiev, Volodymir Ponomarenko, Oleksandr Laptiev, Oleksandr Milov and others/ Synergy of building cybersecurity systems. Kharkiv. Publisher PC TECHNOLOGY CENTER. 2021 – 188 с.
16. Лукова-Чуйко Н., Герасименко О., Толюпа С., ...Лаптієва Т., Лаптієв О. Спосіб детектування радіосигналів шляхом оцінки параметрів сигналів поворотного гауссового поширення. 2021 IEEE 3rd International Conference on Advanced Trends in Information Theory, ATIT 2021 - Матеріали, 2021, стор. 67–70.
17. Власик Г., Замрій І., Шкапа В., ... Калинюк А., Лаптєв А Т. Спосіб вирішення задач оптимального відновлення телекомунікаційних сигналів. 2021 IEEE 3rd International Conference on Advanced Trends in Information Theory, ATIT 2021 - Матеріали, 2021, стор. 71–75.
18. Бідюк П.І. Байєсівський аналіз даних : монографія / П.І. Бідюк, І.О. Калініна, О.П. Гожий. – Херсон: Книж. вид-во ФОП Вишемирський В.С., 2021. – 208 с.
19. Serhii Laptiev. Удосконалений метод захисту персональних даних від атак за допомогою алгоритмів соціальної інженерії. Електронне фахове наукове видання "Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 4(16), 2022. С. 45–62.
20. S. Laptiev, S. Tolupa. Тhe methodology for evaluating the functional stability of the protection system of special networks. Наукоємні технології. Інформаційні технології, кібербезпека. Том 55 № 3 (2022) C.178 – 183.