Заключительным этапом обработки полученных материалов является принятие решения о блокировки материала и его источника (но не во всех случаях).
Решением вышеуказанных проблем, а также способом повышения эффективности и своевременной актуализации баз данных ПО, увеличения быстродействия и частичным исключением из процессов человеческого фактора может стать применение АПК, использующих принцип искусственных нейронных сетей (ИНС) (далее - АПК-ИНС).
ИНС - математическая модель, а также ее программное и техническое воплощение, построенная по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей и представляющая собой систему соединенных и взаимодействующих между собой программных модулей [10].
АПК-ИНС в первую очередь помогают информационным системам принимать более разумные решения и ограничивать в этом процессе человеческий фактор. То есть, АПКИНС изучает и моделирует процессы между нелинейными сложными входными и выходными данными, а именно, он может обобщать и делать выводы.
Простейшая ИНС разделяется по принципу обработки информации на три ключевых слоя взаимосвязанных программных модулей (рис. 3).
Рис. 3 Схема простейшей ИНС
Входной слой отвечает за прием и обработку информации. Входные данные анализируются, классифицируются и передаются на следующий слой.
Скрытый слой получает обработанные данные от входного или же от другого скрытого слоя. То есть, каждый скрытый слой проводит анализ и обработку полученных данных от предыдущего слоя и направляет их на следующий слой. Количество скрытых слоев ИНС зависит от ее сложности и специфики выполняемых задач.
Выходной слой предоставляет окончательный результат анализа и обработки данных ИНС. Выходной слой может иметь один или несколько узлов в зависимости от требуемого результата.
Для решения более сложных задач, в том числе детального анализа большого потока информации и поиска негативного контента в сети Интернет и социальных сетях, а также его источника, применяются ИНС глубокого обучения, которые имеют несколько скрытых слоев с миллионами связанных друг с другом программных модулей [11].
С теоретической точки зрения такие ИНС могут сопоставлять различные типы ввода и вывода, однако для этого им требуется более углубленное изучение. То есть, такой ИНС требуются миллионы образцов обучающих данных, что в свою очередь ведет к увеличению сроков обучения.
Следовательно, АПК-ИНС способен к самообучению, что способствует достижению возможности своевременной актуализации баз данных и усовершенствованию методов поиска, анализа и блокировки негативного контента в сети Интернет и социальных сетях.
Возможность к самообучению является ключевым преимуществом и отличительной чертой АПК-ИНС даже перед многоуровневыми программируемыми АПК. В процессе обучения ИНС способна выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение [12]. То есть, при достижении положительных результатов в обучении ИНС сможет дать верный результат, анализируя данные, которые не были включены в обучающую выборку, или же при использовании искаженной или неполной входной информации (рис. 4).
Рис. 4 Процесс обучения АПК-ИНС
Условно процесс обучения можно представить, как совокупность некоторых простых этапов, по достижению которых АПК-ИНС будет способен эффективно выполнять поставленные задачи:
- сбор входных данных;
- подготовка входных данных;
- определение и выбор топологии сети;
- эмпирический выбор характеристик сети;
- эмпирический выбор параметров обучения;
- процесс обучения ИНС;
- проверка правильности процесса обучения;
- корректировка параметров, окончательное обучение;
- вербализация ИНС с целью дальнейшего ее использования.
Однако стоит отметить, что в данной отличительной черте находится и существенный недостаток АПК-ИНС - необходимость в процессе обучения, который в некоторых случаях может закончиться неудачно из-за отсутствия полноты входных данных.
На сегодняшний день АПК-ИНС является перспективной разработкой в сфере искусственного интеллекта, а существующие образцы ИНС успешно применяются для решения разнообразных задач, начиная от расшифровки древних текстов, заканчивая поиском людей в социальных сетях с помощью распознавания лица на фотографии. Такой функцией, например, обладает бесплатный сервис FindFace, который, используя ИНС, анализирует фотографии и помогает искать профили людей в базе социальной сети VK [13].
Применение АПМ как ключевого метода в совокупности с другими вспомогательными методами в настоящее время является высокотехнологичным и эффективным средством борьбы с экстремистской и террористической деятельностью в сети Интернет и социальных сетях.
Интеграция в социальные сети и использование АПК-ИНС как единого компонента в совокупности с расширенными административными правами позволит не только находить и блокировать негативный контент, а также его источник, но и самообучаться, развиваться, что позволит оперативно отслеживать появление такого контента и реакции социума на него. АПК-ИНС позволит с минимальным участием человека своевременно отслеживать появление радикальных групп и страниц в социальных сетях, блокировать их до того, как информацию увидят другие пользователи, а также пресекать все попытки повторного распространения контента с максимальной эффективностью. То есть, с каждым найденным, проанализированным и заблокированным негативным контентом АПК-ИНС будет становиться более эффективным, что в условиях цифрового информационного социума является перспективным и востребованным параметром.
Не остается сомнений в том, что развитие искусственных нейронных сетей в настоящий момент является одним из приоритетных направлений деятельности в области искусственного интеллекта, в том числе и в органах внутренних дел. Данный факт свидетельствует о том, что анализ и систематизация информации в сети Интернет, посредством АПКИНС позволит существенно повысить качество информационного обеспечения правоохранительной деятельности в области негативного и запрещенного контента, что, безусловно, положительным образом отразится и на эффективности противодействия экстремизму и терроризму в социальных сетях.
Литература
1. Цифра дня: сколько человек в мире пользуются Интернетом [Электронный ресурс]. URL: https://news.rambler.ru/internet/45705599tsifra-dnya-skolko-chelovek-v-mire-polzuyutsyainternetom/ (дата обращения: 22.10.2022).
2. Глобальная статистика и тренды [Электронный ресурс]. URL: https://www.webcanape.ru/business/internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ (дата обращения: 22.10.2022).
3. XVI совещание руководителей спецслужб, органов безопасности и правоохранительных органов [Электронный ресурс]. URL: https://www.pnp.ru/politics/v-socsetyakh-deystvuyut-neskolko-soten-tysyach-akkauntov-terroristov-zayavil-bortnikov.html (дата обращения.
4. Интернет в России в 2022 году: самые важные цифры и статистика [Электронный ресурс]. URL: https://www.web-canape.ru/business/ internet-v-rossii-v-2022-godu-samye-vazhnye-cifryi-statistika (дата обращения: 22.10.2022).
5. Отчет Digital 2022 Global Overview [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/marketing/ 383351-samyy-svezhiy-otchet-digital-2022-globaloverview (дата обращения: 22.10.2022).
6. Жаворонкова Т.В. Использование сети Интернет террористическими и экстремистскими организациями // Вестник Оренбургского государственного университета. 2015. № 3 (178).
a. Как устроены алгоритмы соцсетей и поисковых систем [Электронный ресурс]. URL: https://stranaonline.ru/read-blog/280_ kak-ustroeny-algoritmy-socsetej-i-poiskovyhsistem.html (дата обращения: 22.10.2022).
7. В Роскомнадзор поступило 46 тысяч жалоб на ошибочную блокировку интернетадресов [Электронный ресурс]. URL: https:// www.interfax.ru/russia/611580 (дата обращения.
8. Методика работы в социальных сетях по выявлению экстремистского и иного противоправного контента [Электронный ресурс]. URL: http://viperson.ru/artides/metodika-raboty-vsotsialnyh-setyah-po-vyyavleniyu-ekstremistskogo-iinogo-protivopravnogo-kontenta (дата обращения.
9. Искусственная нейронная сеть [Электронный ресурс]. URL: https://dic.academic.ru/ dic.nsf/ruwiki/13889 (дата обращения: 22.10.2022).
10. Что такое нейронная сеть? [Электронный ресурс]. URL: https://aws.amazon.com/ru/ what-is/neural-network/ (дата обращения.
11. Как работает нейронная сеть: алгоритмы, обучение, функции активации и потери [Электронный ресурс]. URL: https://neurohive.io/ ru/ osnovy-data-science/ osnovy-nej ronnyh-setej -algoritmy-obuchenie-funkcii-aktivacii-i-poteri/ (дата обращения: 22.10.2022).
12. Нейронные сети: практическое применение [Электронный ресурс]. URL: https:// habr.com/ru/post/322392/ (дата обращения.
Bibliography
1. Figure of the day: how many people in the world use the Internet [Electronic resource]. URL: https://news.rambler.ru/internet/45705599-tsifradnya-skolko-chelovek-v-mire-polzuyutsya-internetom/ (date of access: 22.10.2022).
2. Global statistics and trends [Electronic resource]. URL: https://www.web-canape.ru/business/ internet-2020-globalnaya-statistika-i-trendy/ (date of access: 22.10.2022).
3. XVI meeting of heads of special services, security agencies and law enforcement agencies [Electronic resource]. URL: https://www.pnp.ru/politics/ v-socsetyakh-deystvuyut-neskolko-soten-tysyachakkauntov-terroristov-zayavil-bortnikov.html (date of access: 22.10.2022).
4. Internet in Russia in 2022: the most important figures and statistics [Electronic resource]. URL: https://www.web-canape.ru/business/internet-vrossii-v-2022-godu-samye-vazhnye-cifry-i-statistika (date of access: 22.10.2022).
5. Digital 2022 Global Overview Report [Electronic resource]. URL: https://vc.ru/marketing/ 383351-samyy-svezhiy-otchet-digital-2022-globaloverview (date of access: 22.10.2022).
6. Zhavoronkova T.V. The use of the Internet by terrorist and extremist organizations // Bulletin of the Orenburg State University. 2015. № 3(178).
7. How algorithms of social networks and search engines are arranged [Electronic resource]. URL: https://stranaonline.ru/read-blog/280_kak-ustroenyalgoritmy-socsetej-i-poiskovyh-sistem.html (date of access: 22.10.2022).
8. Roskomnadzor received 46 thousand complaints about erroneous blocking of Internet addresses [Electronic resource]. URL: https:// www.interfax.ru/russia/611580 (date of access.
9. Methods of work in social networks to identify extremist and other illegal content [Electronic resource]. URL: http://viperson.ru/articles/metodika-raboty-v-sotsialnyh-setyah-po-vyyavleniyu-ekstremistskogo-i-inogo-protivopravnogo-kontenta (date of access: 22.10.2022).
10. Artificial neural network [Electronic resource]. URL: https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/13889 (date of access: 22.10.2022).
11. What is a neural network? [Electronic resource]. URL: https://aws.amazon.com/ru/what-is/ neural-network/ (date of access: 22.10.2022).
12. How a neural network works: algorithms, learning, activation and loss functions [Electronic resource]. URL: https://neurohive.io/ru/osnovydata-science/osnovy-nejronnyh-setej-algoritmyobuchenie-funkcii-aktivacii-i-poteri/ (date of access.
13. Neural networks: practical application [Electronic resource]. URL: https://habr.com/ru/post/ 322392/ (date of access: 22.10.2022).