| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Тагангылыджов, И. Г. | - |
| dc.contributor.author | Клычев, А. А. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2026-07-09T08:38:30Z | - |
| dc.date.available | 2026-07-09T08:38:30Z | - |
| dc.date.issued | 2026 | - |
| dc.identifier.citation | Тагангылыджов, И. Г. Обеспечение информационной безопасности в социальных сетях: комплексный подход на основе методов цифровой обработки сигналов / И. Г. Тагангылыджов, А. А. Клычев // Информационные радиосистемы и радиотехнологии : сборник материалов научно-технической конференции, Минск, 9–10 июня 2026 г. / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2026. – С. 232–235. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/64529 | - |
| dc.description.abstract | Статья посвящена систематическому исследованию угроз информационной безопасности, характерных
для современных платформ социальных сетей. Предложена многоуровневая защитная система, органично
объединяющая криптографические механизмы, методы цифровой обработки сигналов и нейросетевую классификацию
трафика. Центральным элементом работы является комбинированный алгоритм обнаружения стеганографических
вложений, опирающийся на χ²-анализ коэффициентов ДКП, дискретное вейвлет-преобразование и спектральный
анализ методом БПФ. На тестовом наборе из 8 200 медиафайлов совокупная точность комбинированного детектора
составила 96,3% при уровне ложных тревог 1,8%. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | современные платформы | en_US |
| dc.subject | социальные сети | en_US |
| dc.subject | многоуровневые защитные системы | en_US |
| dc.title | Обеспечение информационной безопасности в социальных сетях: комплексный подход на основе методов цифровой обработки сигналов | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | The paper presents a systematic study of information security threats specific to modern social networking platforms.
A multi-tier protection framework is proposed, organically combining cryptographic mechanisms, digital signal processing
techniques, and neural network traffic classification. The central element of the work is a hybrid steganography detection
algorithm that draws on χ²-analysis of DCT coefficients, discrete wavelet transform, and FFT-based spectral analysis. On a test
set of 8,200 media files, the combined detector achieved an overall accuracy of 96.3% with a false positive rate of 1.8%. | en_US |
| Appears in Collections: | Информационные радиосистемы и радиотехнологии (2026)
|
