МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

ӘЛЕУМЕТТІК ЖЕЛІЛЕРДЕГІ ГРАФИКАЛЫҚ РЕСУРСТАРДЫ ӨҢДЕУ МОДЕЛІ

Авторы

  • К.Б. Багитова Kh.Dosmukhamedov Atyrau University
  • Ш.Ж. Мусиралиева физика-математика ғылымдарының кандидаты, профессор, әл- Фараби атындағы Қазақ Ұлттық Университетінің «Киберқауіпсіздік және криптология» кафедрасыны ң меңгерушісі, Қазақстан, Алматы
  • Л. Курмангазиева тех.ғ.к., профессор, Халел Досмұхамедов атындағы Атырау университеті, Қазақстан, Атырау
  • Ж. Молдашева PhD, қауымдастырылған профессор, Халел Досмұхамедов атындағы Атырау университеті, Қазақстан, Атырау
  • И.Терейковский техника ғылымдарының докторы, «И. Сикорский атындағы KПИ» Украина Ұлттық техникалық университетінің профессоры, Украина, Киев

DOI:

https://doi.org/10.54309/IJICT.2025.21.1.006

Ключевые слова:

нейросетевой анализ, графический контент, полити- ческий экстремизм, социальные сети, предварительная обработка, вейвлет-пре- образования, масштабирование, сжатие изображений

Аннотация

С развитием информационных технологий и социальных
сетей увеличился риск распространения экстремистского контента, что
угрожает общественной безопасности. Особенно это касается визуального
контента (графика, фотографии, видео), который широко используется для
распространения радикальных идеологий. Для эффективного контроля
необходимо применение современных технологий, в частности методов
машинного обучения и нейросетей. Статья посвящена исследованию этапов
предварительной обработки графического контента для улучшения качества
распознавания экстремистских материалов с помощью нейросетевых
технологий. Подготовка данных, включая удаление шумов, нормализацию
изображений и выделение особенностей, играет ключевую роль в повышении
точности работы алгоритмов. Рассматриваются методы обработки изображений,
такие как фильтрация и сегментация, и их влияние на результаты обучения
нейросетей. Предложенный подход улучшает обнаружение экстремистского
контента в социальных сетях, способствуя более эффективной борьбе с угрозами
безопасности. Эксперименты показали, что использование передовых методов
обработки изображений вместе с нейросетевыми моделями значительно
повышает точность и надежность распознавания экстремистских материалов.

Скачивания

Загрузки

Опубликован

2024-03-15

Как цитировать

Bagitova, K., Ш.Ж. Мусиралиева, Л. Курмангазиева, Ж. Молдашева, & И.Терейковский. (2024). ӘЛЕУМЕТТІК ЖЕЛІЛЕРДЕГІ ГРАФИКАЛЫҚ РЕСУРСТАРДЫ ӨҢДЕУ МОДЕЛІ. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, 6(1), 82–97. https://doi.org/10.54309/IJICT.2025.21.1.006

Выпуск

Том 6 № 1 (2025): МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Раздел

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Лицензия

Copyright (c) 2025 МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИНФОРМАЦИОННЫХ И КОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Лицензия Creative Commons

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.

https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/deed.en