Розробка бота для аналізу безпеки текстових та графічних даних на основі нейронних мереж : кваліфікаційна (бакалаврська) робота

Abstract

Кваліфікаційна робота на тему «Розробка бота для аналізу безпеки текстових та графічних даних на основі нейронних мереж» на здобуття першого (бакалаврського) рівня вищої освіти за спеціальністю 125 «Кібербезпека», освітньою програмою: Кібербезпека, містить 7 рисунків, 3 додатків, 33 літературних джерел за переліком посилань. Робота виконана на 80 сторінках загального тексту і 51 сторінках основного тексту. Робота присвячена створенню програмних інструментів для автоматизованого аналізу безпеки цифрового контенту в популярних месенджерах. Розглянуто загрози, пов'язані як з текстовими, так і з графічними даними. Метою є розробка Telegram-бота як системи аналізу безпеки текстових даних, що інтегрує нейромережеву модель. У рамках роботи було проаналізовано вимоги до подібних систем, досліджено ШІ-підходи до аналізу текстових та (теоретично) графічних даних, спроектовано архітектуру та інтерфейс бота. Програмні модулі розроблено на Python (pyTelegramBotAPI). Ключовим аспектом стала інтеграція з зовнішнім ШІмодулем аналізу текстів на предмет ІПСО (розробленим в рамках паралельного дослідження Долінко К. В.), що включає оцінку надійності джерела. Розглянуто локальне розгортання та тестування. В результаті було створено функціонуючого Telegram-бота, здатного приймати текстові дані, передавати їх на аналіз відповідній нейромережевій моделі, враховувати та оновлювати надійність джерела і надавати користувачеві результат перевірки. Розроблений бот демонструє практичне застосування сучасних технологій для вирішення задач кібербезпеки в частині аналізу тексту та може слугувати основою для систем модерації контенту.

The qualification work on the topic "Development of a bot for analyzing the security of text and graphic data based on neural networks" for obtaining the first (bachelor's) level of higher education in specialty 125 "Cybersecurity", educational program: Cybersecurity, contains 7 figures, 3 appendices, and 33 literary sources according to the list of references. The work was completed on 80 pages of total text and 51 pages of main text. The work is devoted to creating software tools for automated analysis of digital content security in popular messengers. Threats associated with both text and graphic data are considered. The aim is the development of a Telegram bot as a system for analyzing the security of text data, integrating a neural network model. Within the scope of the work, requirements for such systems were analyzed, AI approaches for the analysis of text and (theoretically) graphic data were studied, and the bot's architecture and user interface were designed. Program modules were developed in Python (pyTelegramBotAPI). A key aspect was the integration with an external AI module for text analysis for IPSO (developed within a parallel study by Dolinko K.V.), which includes a source reliability assessment mechanism. Local deployment and testing were considered. As a result, a functioning Telegram bot was created, capable of receiving text data, transmitting it for analysis to the corresponding neural network model, considering and updating source reliability, and providing the user with the verification result. The developed bot demonstrates the practical application of modern technologies for solving cybersecurity tasks in the context of text analysis and can serve as a basis for content moderation systems.