Метод комп’ютеризованого модифікування англомовного тексту на основі психосемантичних властивостей
Анотація
У статті досліджено можливість використання психосемантичних властивостей з метою захисту текстової інформації з обмеженим доступом. Розроблений метод комп’ютеризованого модифікування англомовного тексту дозволяє підвищити ефективність запобігання незаконному розповсюдженню та використанню текстової інформації порівняно з методами, які не враховують психосемантичну складову. Це дає змогу захистити модифіковані семантично неподільні елементи від можливості їх спотворення чи видалення, враховуючи загрозу потенційних інформаційних впливів. Проведено моделювання процесу автоматизованого модифікування англомовних текстів за допомогою комп’ютерних засобів. Результати порівняння з аналогічними підходами дозволяють зробити попередні висновки про вищу ефективність під час роботи з текстами середнього та високого об’єму. Отримані експериментальні дані також дають можливість визначити стійкість модифікованих за допомогою розробленого методу текстів до застосування спеціалізованих засобів семантичного видалення наявних маркерів
Ключові слова
комп’ютеризована модифікація тексту; психосемантичні властивості; семантично неподільна складова; інформація з обмеженим доступом; квантово-семантичний аналіз; суб’єктивне сприйняття семантики
Використані джерела
[1] Decree of the President of Ukraine "On the decision of the National Security and Defense Council of Ukraine on October 15, 2021 "About the Strategy of information security of Ukraine". [Online]. Available: https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/47/201 7#Text. Accessed on: Febr. 18, 2022 [in Ukrainian].
[2] 2020 Cost of Insider Threats Global Report, 2020. [Online]. Available: https://www.exclusive-networks.com/ uk/wpcontent/uploads/sites/ 28/2020/12/UK-VR-Proofpoint-Report-2020-Cost-of-Insider-Threats.pdf. Accessed on: Febr. 20, 2022.
[3] S. Chen, J. Wang, X. Feng, F. Jiang, B. Qin, and C.-Y. Lin, "Enhancing neural data-totext generation models with external background knowledge", in Proc. 2019 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th Int. Joint Conf. on Natural Language Processing, Hong Kong, China, Nov. 3-7, 2019, pp. 3022-3032.
[4] S. Welleck, K. Brantley, H. Daume III, and K. Cho, "Non-monotonic sequential text generation", in Proc. 36th Int. Conf. on Machine Learning, Long Beach, USA, June 10-15, 2019.
[5] T. C. Ferreira, C. van der Lee, E. van Miltenburg, and E. Krahmer, "Neural data-to-text generation: A comparison between pipeline and end-to-end architectures", in Proc. 2019 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th Int. Joint Conf. on Natural Language Processing, Hong Kong, China, Nov. 3-7, 2019, pp. 552-562.
[6] Y. Yu, D. Qiu, and R. Yan, "A quantum language-inspired tree structural text representation for semantic analysis", Mathematics, no. 10 (6), p. 914, 2022.
[7] S. Y. Feng, A. W. Li, and J. Hoey, "Keep calm and switch on! Preserving sentiment and fluency in semantic text exchange", in Proc. 2019 Conf. on Empirical Methods in Natural Language Processing and 9th Int. Joint Conf. on Natural Language Processing, Hong Kong, China, Nov. 3-7, 2019, pp. 2701-2711.
[8] S. D. Pogorilyy, and A. A. Kramov, "Method of the coherence evaluation of Ukrainian text", Reiestratsiia, zberihannia i obrobka danykh, vol. 20, no. 4, pp. 64-75, 2018 [in Ukrainian].
[9] Ya. V. Tarasenko, "The method of English text's computerized formation in accordance with the propagandist's psycholinguistic portrait", Zakhyst informatsii, vol. 22, no. 2, pp. 66-73, 2020 [in Ukrainian].
[10] Ya. Tarasenko, "The quantum-semantic psycholinguistic analysis method for the english-language text of propaganda discourse", Advanced Information Systems, vol. 3, no. 4, pp. 62-68, 2019.
[11] Ya. V. Tarasenko, "Method of detection and preservation of indivisible semantic component of English manipulative text of propaganda discourse based on quantum formalism", Visnyk Cherkaskogo derzhavnogo tekhnolohichnogo universytetu. Tekhnichni nauky, no. 1, pp. 70-78, 2021 [in Ukrainian].
[12] Ya. V. Tarasenko, "The method of semantic noise addition according to the propagandist's individual semantic line", Bezpeka informatsii, vol. 27, no. 2, pp. 100108, 2021 [in Ukrainian].
[13] C. E. Osgood, and P. H. Tannenbaum, "The principle of congruity in the prediction of attitude change", Psychological Review, no. 62 (1), pp. 42-55, 1955.
[14] Ya. V. Tarasenko, "Means of assessing the propagandist’s attitude to the text of the reverse psychological influence", Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu, no. 4, pp. 78-84, 2021 [in Ukrainian].
[15] Ya. V. Tarasenko, O. B. Piven and I. M. Fedotova-Piven, "Method of the textual information semantic compression for counteracting computer linguistic steganography", Nauka i tekhnika Povitrianykh Syl Zbroinykh Syl Ukrainy, no. 3 (32), pp. 68-78, 2018 [in Ukrainian].