КОМП’ЮТЕРНА МОДЕЛЬ ПОШИРЕННЯ ІНФОРМАЦІЙНИХ ВІРУСІВ У СОЦІАЛЬНІЙ МЕРЕЖІ ПРИ РІЗНІЙ ПОВЕДІНЦІ КОРИСТУВАЧІВ

Анотація

У наш час моделювання процесів поширення інформаційних вірусів є важливою задачею кібербезпеки, адже треба чітко розрізняти де правда, а де фейк, вміти виявляти джерело поширення фейкових новин і протидіяти дезінформації, щоб доносити до людей істину. Метою даної роботи було створення та дослідження комп’ютерної моделі поширення інформаційних вірусів у соціальній мережі при різній поведінці користувачів. Для виконання поставленої мети було використано епідеміологічну модель SIRS та моделі генерації структури соціальної мережі Барабаши-Альберт та Воттса-Строгаца. Модель SIRS ідеально підходить для імітації поширення комп’ютерного вірусу, адже в цій моделі людина може приймати циклічно три стани: здоровий, хворий та з імунітетом, а потім знов здоровий, а в соціальній мережі користувач заражується фейком замість вірусу і також проходить через ці стани. Для моделювання структури соціальної мережі було використано алгоритми БарабашиАльберт і Воттса-Строгаца, які доступні в бібліотеці Networkx мови програмування Python. Запропоновано декілька різних способів поведінки користувачів для захисту від інформаційних вірусів, зокрема, видалення зв’язків між користувачами, видалення користувачів з мережі та блокування користувачів при їх підозрілій активності. Здійснено емпіричне дослідження та порівняння запропонованих методів боротьби з інформаційним вірусом за різними критеріями. Було запропоновано початкові параметри мережі, а саме, кількість користувачів, кількість зв’язків між ними та коефіцієнти моделі SIRS. З використанням мови програмування Python та бібліотек Pygame і Networkx було реалізовано запропоновану модель поширення інформаційного вірусу в соціальній мережі та змодельовано такі методи боротьби з фейком як: видалення зв’язків між користувачами, створення нового зв’язку, видалення користувачів, блокування користувачів. Найкращий результат боротьби з інформаційним вірусом ми отримуємо при комбінуванні методів видалення зв’язків і користувачів, а також блокуванні користувачів. При запропонованій поведінці користувачів інформаційному вірусу вдалося вдало протидіяти й виявити поширювача фейку та видалити його, при цьому кількість зв’язків між користувачами соціальної мережі зменшилась не дуже суттєво.