Разработка модели информационной безопасности мультимодальных процессов информационного обмена
Введение
Новизна и актуальность темы исследования. Исследование мультимодальных процессов информационного обмена – актуальная задача. С учетом того, что информация является не только набором символов, но и содержит множество смыслов, а также обеспечивает снятие неопределенности при принятии решения, задачи управления процессами передачи информации должны включать процессы восприятия, интерпретации информации наравне с процессами передачи данных.
Теоретическая и практическая значимость исследования. С точки зрения теории очень важно понимать сущность мультимодальных процессов для эффективной работы с ними. На практике каждый человек включен в процессы мультимодальной коммуникации, поэтому важно обеспечить их резистентность и непрерывность работы.
Объектом исследования являются мультимодальные процессы информационного обмена и возможные нарушения потоков информации в них.
Содержание
Введение
Глава 1. Мультимодальность 5
1.1 Описание мультимодальности 5
1.2 Билингвизм в контексте мультимодальности информационных потоков 7
1.3 Модальности передачи информации 9
1.3.1 Межличностная коммуникация 9
1.3.2 Мультимодальный характер межличностной коммуникации 16
1.3.3 Межличностная коммуникация в рамках полимодальных инфокоммуникационных систем 20
Глава 2. Ценность информации. Угрозы снижения ценности информации 25
2.1 Понятие информации. Синтаксический, семантический и практический аспекты информации 25
2.2 Прагматическая ценность информации 28
2.3 Угрозы информационной безопасности 30
2.3.1 Снижение ценности информации 30
2.3.2 Влияние информационного шума на принятие решений 32
2.3.3 Влияние дезинформации на процесс принятия решения 33
2.3.4 Виды дезинформации 35
2.3.5 Распространение дезинформации 42
3.1 Когнитивная карта 47
3.2 Постановка задачи 49
3.3 Алгоритм оптимального регламента 50
Заключение 52
Список литературы 53
Список литературы
Fakhreddine Karray, Milad Alemzadeh, Jamil Abou Saleh, Mo Nours Arab. Human-Computer Interaction: Overview on State of the Art // Pattern Analysis and Machine Intelligence Lab., Department of Electrical and Computer Engineering University of Waterloo, Waterloo, Canada. International Journal on Smart Sensing and Intelligent Systems, VOL. 1, NO. 1, MARCH 2008.
Сорокина Ю. В. Понятие мультимодальности и вопросы анализа мультимодального лекционного дискурса // Филологические науки. Вопросы теории и практики. Тамбов: Грамота, 2017. № 10(76): в 3-х ч. Ч. 1. C. 168-170.
Vorvilas G., Karalis T., Ravanis K. Applying Multimodal Discourse Analysis to Learning Objects’ User Interface // Contemporary Educational Technology. 2010. № 1 (3). P. 255-266.
Абрамов С. М., Амелькин С.А., Гагарина Л.Г., Гусейнова И.А., Корнилова Е.Н. Разработка безбарьерной коммуникативной среды в реальном и виртуальном видах пространства // Меди@льманах. 2021. №1 (102). С. 16–23.
Гусейнова И. А. Сценарии и стратегии гибридизации жанров в институциональном дискурсе // Языковое творчество в динамике семиотических взаимодействий. Москва: Изд. МГЛУ, 2011. С. 162–197.
Гумбольдт В. фон. О различии строения человеческих языков и его влиянии на духовное развитие человечества // Избранные труды по языкознанию. М.: Прогресс, 1984.
Голованова Е. И. Введение в когнитивное терминоведение. Учебное пособие.
Воронина И. Е., Львович Я. Е. Алгоритмизация системного анализа языковой среды человека // Вестник ВГТУ. 2009. №12.
Басов О. О., Саитов И. А. Основные каналы межличностной коммуникации и их проекция на инфокоммуникационные системы // Тр. СПИИРАН, 2013, выпуск 30, 122–140.
Бутовская M. Л. Язык тела: природа и культура (эволюционные и кросскультурные основы невербальной коммуникации человека). // Научный мир, 2004. 440 с.
Ekman P., Friesen W.V. Unmasking the Face // NJ.: Prentice-Hall, INC., Englewood Cliffs, 1975.
Ekman P., Friesen W.V. The repertoire of non-verbal b
Сигналы входных модальностей (рис. 7) (задачи группы I) анализируются и кодируются в соответствии с обозначенными каналами коммуникации, тем самым реализуя коммуникативную и отчасти интерактивную стороны общения подобно традиционным инфокоммуникационным системам [22].
Однако сопоставление данных технологий обработки с задачами, связанными с распознаванием информации, передаваемой по текстовому (задача II.1), акустическому (задача II.2) и визуальному (задачи III.3) каналам, указывает на полное соответствие обрабатываемых по одноименным коммуникативным каналам модальностей. Так сигналы текстового канала (модальности 1 и 2) используются и при кодировании (задача I.1), и при распознавании (задача II.1) [23, 24].