Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінде философия докторы (PhD) дәрежесін алу үшін Хасанова Асель Алибековна «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «Жартылай белгісіздік жағдайында әлеуметтік желілердің деректерін талдаудың модельдері мен әдістерін әзірлеу» тақырыбында диссертациясы қорғалады.
Диссертация Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «Ақпараттық жүйелер кафедрасы» кафедрасында орындалды.
Қорғау тілі - орыс тілінде
Ресми рецензенттер:
Исмаилова Айсулу Абжаппаровна – философия докторы (PhD), Халықаралық ақпараттандыру академиясының академигі, «С.Сейфуллин атындағы Қазақ агротехникалық зерттеу университеті» КеАҚ, «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының қауымдастырылған профессоры (Астана қ., Қазақстан Республикасы);
Бапиев Идеят Мэлсович — философия докторы (PhD), Жәңгір хан атындағы Батыс Қазақстан аграрлық-техникалық университеті-нің қауымдастырылған профессорының міндетін атқарушы (Орал қ., Қазақстан).
Диссертациялық кеңестің уақытша мүшелері:
Рахимов Кувватали Ортикович, техника ғылымдары бойынша философия докторы (PhD), Ферғана мемлекеттік университетінің қолданбалы математика және информатика кафедрасының профессоры (Ферғана қ., Өзбекстан);
Еримбетова Айгерім Сембекқызы – философия докторы (PhD), техника ғылымдарының кандидаты, қауымдастырылған профессор, ҚР ҒЖБМ Ғылым комитетінің Ақпараттық және есептеуіш технологиялар институтының жетекші ғылыми қызметкері (Алматы қ., Қазақстан Республикасы);
Садирмекова Жанна Бакирбаевна – философия докторы (PhD), Astana IT University Бағдарламалық инженерия мектебінің қауымдастырылған профессоры (Астана қ., Қазақстан Республикасы).
Ғылыми кеңесшілері:
Ла Лира Львовна – физика-математика ғылымдарының кандидаты, Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің ақпараттық жүйелер кафедрасының доценті (Астана, Қазақстан Республикасы);
Владимир Борисович Барахнин – техника ғылымдарының докторы, профессор, Новосибирск мемлекеттік университетінің механика-математика факультетінің математикалық модельдеу кафедрасының меңгерушісі, Новосибирск, Ресей.
Қорғау 2026 жылғы 22 мамыр, сағат 10:00 Л.Н. Гумилев атындағы Еуразия ұлттық университетінің «8D06103 – Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша «8D061 – Ақпараттық-коммуникациялық технологиялар» кадрларды даярлау бағыты бойынша диссертациялық кеңесте өтеді. Диссертациялық кеңес отырысы офлайн және онлайн форматта өткізіледі.
Сілтемесі: https://teams.microsoft.com/meet/44948985006137?p=uM80R8VcIrSsDHkxyl
Мекен-жайы: Астана қ., Пушкин көшесі, 11, 222-аудитория.
Аңдатпа (қаз.): Хасанова Асель Алибековнаның «8D06103–Ақпараттық жүйелер» білім беру бағдарламасы бойынша философия докторы (PhD) дәрежесін алуға ұсынылған «Жартылай белгісіздік жағдайында әлеуметтік желілердің деректерін талдаудың модельдері мен әдістерін әзірлеу» тақырыбындағы диссертациялық жұмысының АҢДАТПАСЫ Зерттеу тақырыбының өзектілігі. Диссертациялық зерттеудің өзектілігі ішінара белгісіздік жағдайында жұмыс істейтін әлеуметтік желі деректерін талдаудың жаңа әдістерін жасау қажеттілігінде жатыр. Ақпаратты таратудың қолданыстағы математикалық модельдерін іс жүзінде қолдану қиын, себебі олардың параметрлерін қолжетімді сандық деректерден дәл анықтау мүмкін емес, бұл теория мен шындық арасындағы алшақтықты тудырады. Сонымен қатар, интернеттің жасырын мағыналары, жаргондары және үнемі өзгеріп отыратын тілдері қолданылатын анонимді бөліктерінен алынған мәтіндерді талдаудың маңыздылығы артып келеді, бұл дәстүрлі жіктеу әдістерін тиімсіз етеді. Осыған байланысты, бақыланатын деректердің толық еместігі мен белгісіздігін ескере отырып, ақпаратты таратуды модельдеу мен мәтіндік іздеуді біріктіретін интеграцияланған тәсілдерді әзірлеу қажет. Диссертацияның мақсаты әлеуметтік желі деректерін талдаудың теориялық негізделген модельдері мен әдістерін әзірлеу. Ақпаратты тарату процестерін модельдеу және ықтимал мәтіндік қауіптерді анықтау кезінде олардың толық емес ақпаратқа беріктігін қамтамасыз етуге ерекше назар аударылады. Диссертациялық зерттеудің объектісі әлеуметтік желілерде және желінің анонимді сегменттерінде ақпарат тарату процестері, сондай-ақ пайдаланушылар сандық ортада жариялаған мәтіндік деректер болып табылады. Диссертациялық зерттеудің пәні ақпаратты тарату модельдерінің параметрлерін анықтау әдістері және шу, толық емес бақылаулар және тілдік түсініксіздік жағдайында мәтіндік қауіптерді интеллектуалды түрде жіктеу әдістері. Қойылған мақсаттарға сәйкес диссертациялық жұмыста келесі міндеттер орындалуы керек: 1. Әлеуметтік желілерде ақпаратты таратудың қолданыстағы модельдерін талдау; 2. Классикалық SIR моделін сандық желі жағдайларына бейімдеу; 3. Әлеуметтік медиа деректері негізінде β және γ моделінің негізгі параметрлерін анықтау әдісін әзірлеу; 4. Қараңғы интернеттен мәтіндерді іздеу мен жіктеудің қолданыстағы әдістерін талдау; 5. Модель шешімдерінің белгісіздігін бағалау механизмін әзірлеу; 6. Белгісіздікті ескере отырып, динамикалық агрегация әдісін әзірлеу; 7. Бағдарламалық прототипті іске асыру және көп тілді датасетте эксперименттік валидация жүргізу. Зерттеу үшін қолданылатын әдістер машиналық оқыту әдістерін, стохастикалық модельдеуді, Ықтималдықтар мен ақпарат теориясын, машиналық оқытуды, табиғи тілді өңдеуді және есептеу экспериментін қолдану. Қорғауға шығарылатын негізгі нәтижелер: 1. Бейімделген SIR моделіне және ішінара бақылау жағдайында цифрлық ақпараттық процестердің сипаттамаларын ресімдеуге мүмкіндік беретін эмпирикалық мазмұнды тарату қисықтарының динамикасын геометриялық талдауға негізделген әлеуметтік медианы тарату моделінің негізгі параметрлерін анықтау әдісі. 2. Қараңғы желідегі мәтіндік қауіптерді интеллектуалды жіктеу әдісі, семантикалық модель ансамбліне (Multilingual BERT) және статистикалық модельге (TF-IDF + Logistic Regression) негізделген, динамикалық агрегациямен және әлсіз құрылымдалған мәтіндік деректердің адаптивті талдауын қамтамасыз ететін формальды белгісіздік есебімен. 3. Ұсынылған математикалық модельдер мен алгоритмдерді жүзеге асыратын және анонимді және тұрақсыз цифрлық орта жағдайында мәтіндік қауіптерді интеллектуалды жіктеу әдісін эксперименттік тексеруді қамтамасыз ететін бағдарламалық прототип. Жұмыстың ғылыми жаңалығы: 1. Бейімделген SIR моделіне және ішінара бақылау жағдайында цифрлық ақпараттық процестердің сипаттамаларын ресімдеуге мүмкіндік беретін эмпирикалық мазмұнды тарату қисықтарының динамикасын геометриялық талдауға негізделген әлеуметтік медианы тарату моделінің негізгі параметрлерін анықтау әдісі. 2. Қараңғы желідегі мәтіндік қауіптерді интеллектуалды жіктеу әдісі, семантикалық модель ансамбліне (Multilingual BERT) және статистикалық модельге (TF-IDF + Logistic Regression) негізделген, динамикалық агрегациямен және әлсіз құрылымдалған мәтіндік деректердің адаптивті талдауын қамтамасыз ететін формальды белгісіздік есебімен. 3. Анонимді және тұрақсыз цифрлық орта жағдайында мәтіндік қауіптерді интеллектуалды жіктеудің ұсынылған әдісін тексеруді жүзеге асыратын бағдарламалық прототип. Зерттеудің теориялық маңыздылығы. 1. Эпидемиологиялық тұжырымдамаларға негізделген ұсынылған модель әлеуметтік желілерде ақпараттың таралу динамикасының механизмдерін тереңірек түсінуге мүмкіндік беретін ақпараттың таралу теориясының жаңа бағытын білдіреді. 2. Әлеуметтік желілерді уақыт бойынша өзгеретін сипаттамалары бар динамикалық жүйелер ретінде қарастыруға мүмкіндік беретін ақпаратты тарату параметрлерінің математикалық интерпретациясы құрылды. 3. Мәтіндік қауіптерді интеллектуалды жіктеудің әзірленген әдісі анонимді цифрлық ортада мазмұнды бейімдеу талдауын қамтамасыз ете отырып, нейрондық желі үлгілерін біріктіру, ансамбльдеу және белгісіздікті ресімделген есепке алу арқылы нашар құрылымдалған Деректерді талдаудың теориялық негіздерін кеңейтеді. 4. Динамикалық агрегациямен және белгісіздікті ескере отырып, multilingual BERT және TF-IDF + Logistic Regression негізінде мәтіндік қауіптерді жіктеу әдісі адаптивті ансамбльдік нашар құрылымдалған деректерді талдау модельдерінің теориялық негіздерін дамытады. Іске асырылған бағдарламалық прототип әзірленген тәсілдің қолданылуын растайды. Зерттеудің практикалық маңыздылығы. 1. Ақпаратты тарату моделінің параметрлерін анықтаудың ұсынылған әдісі әлеуметтік желілердегі мазмұнды тарату динамикасын аналитикалық зерттеуге, ақпараттық процестердің даму нұсқаларын модельдеуге және әлеуметтік желілерді пайдаланушылардың белсенділік деңгейінің өзгеру тенденцияларын анықтауға мүмкіндік береді. 2. Мәтіндік қауіптерді интеллектуалды жіктеудің ұсынылған әдісі шулы және ішінара бақыланатын деректер жағдайында мәтіндік материалдардың қаупін автоматты түрде бағалауға мүмкіндік береді, осылайша қабылданған шешімдердің тұжырымдамалардың белгісіздігі мен өзгергіштігіне төзімділігін арттырады. 3. Семантикалық және статистикалық модельдердің динамикалық агрегациясы белгілі бір құжаттың сипаттамаларына байланысты модельдер арасында сенімді адаптивті түрде қайта бөлуге мүмкіндік береді, бұл жалған позитивтердің ықтималдығын азайтады және талдаудың сенімділігін арттырады. 4. Әзірленген бағдарламалық прототип мәтіндік деректерді талдаудың толық циклін жүзеге асырады және оны ақпараттық кеңістікті бақылау, ықтимал қауіпті мазмұнды сүзу және ақпараттық қауіпсіздік шешімдерін қолдау жүйелерінде қолдануға болады. Докторанттың жеке қосқан үлесі. Автордың жеке үлесі диссертацияның барлық бөлімдері мен логикалық буындары бойынша зерттеулерді тікелей орындаудан тұрады: бұрын ұсынылған жұмыстарға шолу және талдау жүргізу, қолданылған әдістерді таңдау және негіздеу, әдістерді әзірлеу және техникалық іске асыру, бастапқы деректерде әзірленген әдістерді сынау және тестілеу. Диссертациялық зерттеу тақырыбы бойынша жарияланымдар. Диссертациялық зерттеу тақырыбы бойынша 6(алты) ғылыми еңбек жарияланды, оның ішінде 1 (бір) мақала Scopus халықаралық базасына кіретін нөлдік емес импакт-факторы бар ғылыми журналда (citescore2022 бойынша процентиль 65-ке тең), 4 (төрт) мақала ғылым және жоғары білім саласындағы сапаны қамтамасыз ету Комитеті ұсынған журналдарда жарияланды. Қазақстан Республикасы Ғылым және жоғары білім министрлігінің білімі, 1 (бір) мақала халықаралық конференциялар жинақтарында. Зерттеу нәтижелерін енгізу. Диссертациялық жұмыстың нәтижелері ұйымдардың практикалық қызметіне сәтті енгізілді және енгізу актілерімен расталды. Жұмыста ұсынылған әдістер мен әзірлемелер, атап айтқанда бейімделген SIR-модель негізінде ақпаратты тарату параметрлерін анықтау әдісі және динамикалық агрегациясы және белгісіздікті бағалауы бар статистикалық және семантикалық модельдер ансамблі негізінде мәтіндік қауіптерді зияткерлік жіктеу әдісі "QazSOC" ЖШС және "Cyber Force"ЖШС жұмысында қолданылады. Диссертациялық жұмыстың құрылымы мен көлемі. Диссертациялық зерттеу келесі форматта ұсынылған: кіріспе, төрт негізгі бөлім, Қорытынды, Пайдаланылған дереккөздердің тізімі (120 атаулар) және екі қосымша. Жалпы көлемі 116 беттік компьютерлік мәтін, иллюстрациялар, диаграммалар және кестелер сияқты негізгі ойларды бөлектеу құралдарын қолдана отырып, 22 сурет пен 58 кестемен бірге жүреді. Кіріспеде ішінара белгісіздік жағдайында әлеуметтік желілердің деректерін талдаудың өзектілігі негізделеді, Зерттеудің мақсаты, объектісі мен тақырыбы тұжырымдалады, жұмыстың міндеттері анықталады және ақпараттың таралу динамикасын және мәтіндік мазмұнды жіктеуді бірлесіп қарау қажеттілігі көрсетілген. Бірінші бөлімде әлеуметтік медианы талдаудағы белгісіздік мәселесі қарастырылды. Ақпаратты тарату модельдеріндегі құрылымдық белгісіздік және мәтіндерді жіктеу міндеттеріндегі мазмұндық белгісіздік қарастырылады, қолданыстағы тарату модельдері мен жіктеу әдістеріне салыстырмалы талдау жасалады, ғылыми жарияланымдарға шолу жасалады және зерттеу міндеттерін тұжырымдайды. Екінші бөлімде жиынтық деректер бойынша ақпаратты тарату моделінің параметрлерін анықтаудың геометриялық әдісі ұсынылған, негізгі репродуктивті Сан есептелген және әдістің теориялық негіздемесі, эксперименттік тексерісі және статистикалық валидациясы жүргізілген. Үшінші бөлімде мәтіндік қауіптерді интеллектуалды жіктеу әдісі ұсынылған. Әдістің архитектурасы сипатталған, мәтіндерді алдын ала өңдеу орындалған, TF-IDF статистикалық моделі және multilingual BERT семантикалық моделі іске асырылған, жіктеуіштер ансамблі құрылған, белгісіздікті бағалау енгізілген және тәуекел-жылдамдықты есептеумен және салыстырмалы эксперименттік бағалаумен динамикалық агрегация механизмі әзірленген. Төртінші бөлімде ұсынылған әдістің бағдарламалық іске асырылуы ұсынылған: көптілді датасет қалыптастырылды, бағдарламалық прототиптің архитектурасы сипатталды, функционалдық модульдер іске асырылды және бағдарламалық прототип тексерілді. Қорытындыда зерттеу қорытындысы шығарылды, ақпаратты тарату моделінің параметрлерін анықтаудың және мәтіндік қауіптерді жіктеудің ұсынылған әдістерінің тиімділігі расталды, сондай-ақ олардың әлеуметтік желілердің деректерін талдау үшін практикалық қолданылуы атап өтілді. Қосымшаларда авторлық куәліктер мен енгізу актілері ұсынылған. Алғыс. Автор өзінің ғылыми жетекшілеріне – физика-математика ғылымдарының кандидаты, доцент Ла Лира Львовнаға, Новосибирск мемлекеттік университетінің (Ресей) профессоры, Барахнин Владимир Борисовичке зерттеу барысында берілген құнды кеңестері үшін алғысын білдіреді. Сондай-ақ, Автор «Ақпараттық жүйелер» кафедрасының меңгерушісі философия докторы (PhD), доцент Мұханова Аягөз Асанбекқызына кәсіби көмегі, жан-жақты қолдауы және әдістемелік қолдауы үшін алғысын білдіреді.
Зерттеулерді этикалық бағалау жөніндегі комиссияның қорытындысы
Диссертациялық кеңестің шешімі
Диссертация қорғауының бейнежазбасы: https://www.youtube.com/watch?v=UHkLo4k7kPA
