Д. Ланде, В. Гирда
Модель простору тематичних телеграм-каналів, що базується на контексних посиланнях та методика виявлення її основних зон
// Information Technology and Security. July-December 2024. Vol. 12. Iss. 2 (23). - pp. 236-242.
DOI: 10.20535/2411-1031.2024.12.2.315743

Останні роки стали справжньою революцією у галузі штучного інтелекту завдяки появі великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-4, Llama-3, Gemini та інших, які успішно застосовуються у широкому спектрі задач - від генерації текстів до аналізу даних. У цій статті ми розглянемо, як ці моделі можна ефективно використовувати для виявлення фейкової інформації. У цій статті досліджено використання чат-бота ChatGPT для ідентифікації фейкової інформації в контексті кібербезпеки. За допомогою великої мовної моделі було створено рій віртуальних експертів, які генерували інформаційні повідомлення на тему кібербезпеки (фейкові та правдиві) та оцінювали їх як "фейк" чи "правда". Для аналізу було побудовано семантичну мережу, яку згодом візуалізувати за допомогою Gephi. У дослідженні проаналізовано два масиви повідомлень: створені експертами-людьми та штучними експертами. Кожне повідомлення отримало оцінки, які були переведені у числовий формат для подальшого аналізу. Використовуючи відстань Хеммінга, було проведено перевірку результатів та визначено точність збігів між оцінками. У результаті побудови семантичної мережі визначено ключові поняття в темі кібербезпеки та встановлено взаємозв.язки між ними. Роєм штучних експертів згенеровано масив повідомлень із фейковим і правдивим змістом, які було оцінено як ними, так і експертом-людиною. Аналіз Хеммінгової відстані між цими оцінками показав, що штучний інтелект має потенціал у виявленні фейкової інформації, проте на даному етапі його робота потребує корегування з боку людини. Ключові слова: кібербезпека, великі мовні моделі, СhatGPT, класифікація інформації, штучний інтелект