| rus | eng |

Тушканова Ольга Николаевна

Наверх 

Программы и базы данных

2020

1. Тушканова О.Н., Чечулин А.А. Компонент классификации постов в социальной сети. Свидетельство № 2020666209. Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 07.12.2020.

   

Наверх 

Предыдущие гранты и проекты

• Чечулин А.А. (Руководитель проекта). Грант Российского научного фонда № 18-71-10094-П "Мониторинг и противодействие вредоносному влиянию в информационном пространстве социальных сетей", 2021-2023 (Исследователь).

Наверх 

Книги и главы в книгах

1. Волынский А.Ф., Лавров В.П., Аверьянова Т.В., Архипова И.А., Боков А.А., Ведерников Н.Т., Гаврилин Ю.В., Головин А.Ю., Григорьев В.Н., Жбанков В.А., Зинин А.М., Корухов Ю.Г., Кустов А.М., Лапин В.О., Майлис Н.П., Моисеева Т.Ф., Подшибякин А.С., Посельская Л.Н., Тишутина И.В., Тушканова О.Н. и др. Криминалистика // Учебник для студентов вузов / Сер. Закон и право. (2-е издание, переработанное и дополненное) Москва, 2015. 943с. // https://elibrary.ru/item.asp?id=36908316

Статьи

2024

1. M. Kolomeets, O. Tushkanova, V. Desnitsky, L. Vitkova, A. Chechulin. Experimental evaluation: can humans recognise social media bots? // Big Data and Cognitive Computing. 2024. Т. 8. № 3. С. 24. DOI: 10.3390/bdcc8030024 // https://elibrary.ru/item.asp?id=66173046 (на английском).

2023

1. Dmitry Levshun, Olga Tushkanova, Andrey Chechulin. Two-model active learning approach for inappropriate information classification in social networks // International Journal of Information Security. 2023. Т. 22. № 6. С. 1921-1936. DOI:10.1007/s10207-023-00726-7 // https://elibrary.ru/item.asp?id=63329930 (на английском).
2. O. Tushkanova, D. Levshun, A. Branitskiy, E. Fedorchenko, E. Novikova, I. Kotenko. Detection of Cyberattacks and Anomalies in Cyber-Physical Systems: Approaches, Data Sources, Evaluation // Algorithms, vol. 16, no. 2, 2023, pp. 85. DOI: 10.3390/a16020085.// https://www.elibrary.ru/item.asp?id=60517408 (на английском).

2022

1. Elena Doynikova, Evgenia Novikova, Ivan Murenin, Maxim Kolomeec, Diana Gaifulina, Olga Tushkanova, Dmitry Levshun, Alexey Meleshko, Igor Kotenko. Security Measuring System for IoT Devices // Lecture Notes in Computer Science. 2022. Т. 13106 LNCS. С. 256-275. DOI: 10.1007/978-3-030-95484-0_16 // https://elibrary.ru/item.asp?id=48184836 (на английском).
2. Dmitry Levshun, Olga Tushkanova, Andrey Chechulin. Active learning approach for inappropriate information classification in social networks // Proceedings of the 30th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP 2022). P. 283-289. DOI: 10.1109/PDP55904.2022.00050. // https://elibrary.ru/item.asp?id=48582978 (на английском).
3. Федорченко (Дойникова) Е.В., Новикова Е.С., Котенко И.В., Гайфулина Д.А., Тушканова О.Н., Левшун Д.С., Мелешко А.В., Муренин И.Н., Коломеец М.В. Система измерения защищенности информации и персональных данных для устройств интернета вещей // Вопросы кибербезопасности. 2022. № 5 (51). С. 28-46. DOI: 10.21681/2311-3456-2022-5-28-46 // https://elibrary.ru/item.asp?id=50310106
4. M.V. Kolomiets, L.A. Vitkova, O.N. Tushkanova, A.A. Chechulin. Experimental evaluation: can humans recognize social media bots? // Networks in the Global World 2022, - (2022). (на английском).

2021

1. Maxim Kolomeets, Olga Tushkanova, Dmitry Levshun, Andrey Chechulin. Camouflaged bot detection using the friend list // Proceedings - 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing, PDP 2021. 29. 2021. С. 253-259. DOI: 10.1109/PDP52278.2021.00048 // https://elibrary.ru/item.asp?id=46047553 (Scopus). (на английском).
2. Olga Tushkanova, Vladimir Gorodetsky. Learning an ontology of text data // В сборнике: CEUR Workshop Proceedings. 10. Сер. "IMSC 2021 - Russian Advances in Fuzzy Systems and Soft Computing: Selected Contributions to the 10th International Conference on "Integrated Models and Soft Computing in Artificial Intelligence", Kolomna, May 17-20, 2021 P. 37-44. (Scopus) // https://elibrary.ru/item.asp?id=47511846 (на английском).
3. Тушканова О.Н. Выявление потенциально вредоносных постов в социальных сетях с помощью обучения на основе положительных и неразмеченных текстовых данных // Системы управления, связи и безопасности. 2021. № 6. С. 30-52. DOI: 10.24412/2410-9916-2021-6-30-52 (Перечень ВАК, РИНЦ) // https://elibrary.ru/item.asp?id=47416443
4. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Генерация онтологии текстовых данных // В сборнике: Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте (ИММВ-2021). Сборник научных трудов X-й Международной научно-технической конференции. В 2-х томах. Смоленск, 2021. С. 284-295. (РИНЦ) // https://elibrary.ru/item.asp?id=46337304

2020

1. Lidia Vitkova, Igor Saenko, Olga Tushkanova. An Approach to Creating an Intelligent System for Detecting and Countering Inappropriate Information on the Internet // Studies in Computational Intelligence 2020. Vol. 868 pp. 244-254. https://doi.org/10.1007/978-3-030-32258-8_29. ISSN 1860-949X. // https://elibrary.ru/item.asp?id=43219363 (на английском).
2. A. Soboleva, O. Tushkanova. The Methodology of Extraction and Analysis of Event Log Social Graph // Conference of Open Innovations Association, FRUCT. 2020. № 26. P. 415-422 // https://elibrary.ru/item.asp?id=42830762 (на английском).
3. Igor Kotenko, Lidiya Vitkova, Igor Saenko, Olga Tushkanova, Alexander Branitskiy. The intelligent system for detection and counteraction of malicious and inappropriate information on the Internet // AI Communications. 2020. Vol. 33 №. 1. pp. 13-25. DOI: 10.3233/AIC-200647 // https://elibrary.ru/item.asp?id=45174880 (WoS, Scopus) (на английском).
4. Vladimir Gorodetsky, Olga Tushkanova. Semantic Technologies for Semantic Applications. Part 2. Models of Comparative Text Semantics // Scientific and Technical Information Processing. 2020. Т. 47. № 6. С. 365-373 DOI: 10.3103/S0147688220060027 (WoS, Scopus) // https://elibrary.ru/item.asp?id=46755444 (на английском).
5. Lidia Vitkova, Igor Kotenko, Maxim Kolomeets, Olga Tushkanova, Andrey Chechulin. Hybrid Approach for Bots Detection in Social Networks Based on Topological, Textual and Statistical Features // Conference: 4th International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry”At: Ostrava-Prague, Czech Republic. May 2020 // Advances in Intelligent Systems and Computing, Springer. 2020. vol.1156 AISC . P.412-421. DOI:10.1007/978-3-030-50097-9_42 // https://elibrary.ru/item.asp?id=45439091 (на английском).
6. Паращук И.Б., Десницкий В.А., Тушканова О.Н. Модель системы родительского контроля цифрового контента в сети Интернет // XVII Санкт-Петербургская международная конференция «Региональная информатика (РИ-2020)». Санкт-Петербург, 28-30 октября 2020 г., часть 1., С.168-170 http://www.spoisu.ru/files/ri/ri2020/ri2020_materials_1.pdf // https://www.elibrary.ru/item.asp?id=49390765

2019

1. V. Gorodetsky, O. Tushkanova. Semantic Technologies for Semantic Applications. Part 1. Basic Components of Semantic Technologies // Scientific and Technical Information Processing, Vol..46 № 5, Р.306-313 DOI: 10.3103/S0147688219050022 // https://elibrary.ru/item.asp?id=43267255 (на английском).
2. Olga Tushkanova, Vladimir Samoylov. Knowledge Net: Model and System for Accumulation, Representation, and Use of Knowledge // IFAC-PapersOnLine. 9th IFAC Conference on Manufacturing Modelling, Management and Control, MIM 2019. 2019. С. 1150-1155. // https://elibrary.ru/item.asp?id=43250613 (на английском).
3. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Семантические технологии для семантических приложений. Часть 2. Модели сравнительной семантики текстов // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. № 1. C. 49-61. (ВАК, РИНЦ, импакт-фактор – 0,74). DOI 10.14357/20718594190105 // https://elibrary.ru/item.asp?id=37179703
4. Кудрявцев Д.В., Беглер А.М., Гаврилова Т.А., Лещева И.А., Кубельский М.В, Тушканова О.Н. Метод коллективной визуальной разработки онтологического графа знаний // Искусственный интеллект и принятие решений. 2019. № 1. С. 27-38. (ВАК, РИНЦ, импакт-фактор – 0,74). DOI 10.14357/20718594190103 // https://elibrary.ru/item.asp?id=37179701
5. Тушканова О.Н., Самойлов В.В. Knowledge Net: модель и система накопления, представления и использования знаний и данных // Онтология проектирования. 2019. Т. 9. № 1 (31). С. 117-131. DOI: 10.18287/2223-9537-2019-9-1-117-131 // https://elibrary.ru/item.asp?id=37627844
6. Котенко И.В., Тушканова О.Н. Вариант архитектуры системы анализа информационных объектов в сети Интернет с применением параллельных вычислений // VIII Международная научно-техническая и научно-методическая конференция «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» (АПИНО 2019). 2019. Т. 1. С. 577-580. https://www.sut.ru/doci/nauka/1AEA/APINO/8-APINO%202019.%20Т.1.pdf // https://elibrary.ru/item.asp?id=41383598
7. Тушканова О.Н., Саенко И.Б. Методика обеспечения своевременности многоклассовой классификации нежелательной информации в сети интернет с привлечением параллельных вычислений // ХI Санкт-Петербургская межрегиональная конференция «Информационная безопасность регионов России» (ИБРР-2019). 2019. С. 153-155. http://www.spoisu.ru/files/ibrr/ibrr2019/ibrr2019_materials.pdf // https://elibrary.ru/item.asp?id=45842703

2018

1. D. Kudryavtsev, T. Gavrilova, I. Leshcheva, A. Begler, M. Kubelskiy, O. Tushkanova. Mind mapping and spreadsheets in collaborative design of knowledge graphs // CEUR Workshop Proceedings. 17, Business Resilience - Organizational and Information System Resilience in Congruence. Сер. "BIR-WS 2018 - Joint Proceedings of the BIR 2018 Short Papers, Workshops and Doctoral Consortium, co-located with 17th International Conference Perspectives in Business Informatics Research, BIR 2018" 2018. С. 82-93 // https://elibrary.ru/item.asp?id=38646475 (на английском).
2. D.V. Kudryavtsev, T.A. Gavrilova, I.A. Leshcheva, A. Begler, M. Kubelski, O. Tushkanova. A method for collaborative visual creation of a knowledge graph // GSOM EMERGING MARKETS CONFERENCE 2018. Conference Proceedings. Graduate School of Management, Saint Petersburg University. 2018. С. 98-102. // https://elibrary.ru/item.asp?id=41821719 (на английском).
3. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Семантические технологии для семантических приложений. Часть 1. Базовые компоненты семантических технологий // Искусственный интеллект и принятие решений, 2018, №4, C.61-71 DOI: 10.14357/20718594180406 // https://elibrary.ru/item.asp?id=36643713
4. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Cемантические технологии для семантических приложений. Часть 1. базовые компоненты семантических технологий // Искусственный интеллект и принятие решений. 2018. № 4. С. 61-71. DOI: 10.14357/20718594180406 // https://elibrary.ru/item.asp?id=36643713
5. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Семантические вычисления и большие данные // Материалы пленарных заседаний 11-й Российской мультиконференции по проблемам управления. СПб.: АО «Концерн «ЦНИИ «Электроприбор», 2018, C.55-71 // https://elibrary.ru/item.asp?id=36591593
6. Кудрявцев Д.В., Гаврилова Т.А., Лещева И.А., Беглер А.М., Кубельский М.В., Тушканова О.Н. Методика групповой работы по визуальной разработке графа знаний // В сборнике: Шестнадцатая Национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2018. Труды конференции: в 2-х томах. 2018. С. 53-60. // https://elibrary.ru/item.asp?id=35568575

2016

1. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Эффективные методы обработки больших данных для принятия решений // В сборнике: 9-я Российская мультиконференция по проблемам управления. материалы пленарных заседаний. ГНЦ РФ АО "Концерн "Центральный научно-исследовательский институт "Электроприбор". 2016. С. 74-96. // https://elibrary.ru/item.asp?id=26797583
2. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Технология обработки больших данных // В книге: Перспективные направления развития отечественных информационных технологий. материалы II межрегиональной научно-практической конференции. Севастопольский государственный университет; науч. ред. Б.В. Соколов. 2016. С. 15-17. // https://elibrary.ru/item.asp?id=27558832

2015

1. O. Tushkanova. Comparative analysis of the numerical measures for mining associative and causal relationships in big data // Communications in Computer and Information Science. 2015. Т. 535. С. 571-582 DOI: 10.1007/978-3-319-23766-4_45 // https://elibrary.ru/item.asp?id=26927658 (на английском).
2. V. Gorodetsky, V. Samoylov, O. Tushkanova. Agent-based customer profile learning in 3G recommender systems: ontology-driven multi-source cross-domain case // Lecture Notes in Artificial Intelligence (Subseries of Lecture Notes in Computer Science). 2015. С. 12-25. DOI: 10.1007/978-3-319-20230-3-2 // https://elibrary.ru/item.asp?id=23992803 (на английском).
3. V. Gorodetsky, O. Tushkanova. Data-driven semantic concept analysis for user profile learning in 3G recommender systems // Proceedings - 2015 IEEE/WIC/ACM International Joint Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology, WI-IAT 2015. Big Data in Global Brain and Social Networks. 2015. С. 92-97 DOI: 10.1109/WI-IAT.2015.80 // https://elibrary.ru/item.asp?id=27153946 (на английском).
4. O. Tushkanova, V. Gorodetsky. Data-driven semantic concept analysis for automatic actionable ontology design // Proceedings of the 2015 IEEE International Conference on Data Science and Advanced Analytics, DSAA 2015. 2015. С. 7344893 DOI: 10.1109/DSAA.2015.7344893 // https://elibrary.ru/item.asp?id=26996462 (на английском).
5. Тушканова О.Н., Городецкий В.И. Ассоциативная классификация: аналитический обзор. Часть 1 // Труды СПИИРАН. 2015. № 1 (38). С. 183-203. // https://elibrary.ru/item.asp?id=23342080
6. Тушканова О.Н., Городецкий В.И. Ассоциативная классификация: аналитический обзор. часть 2 // Труды СПИИРАН. 2015. № 2 (39). С. 212-240. // https://elibrary.ru/item.asp?id=23388656
7. Тушканова О.Н. Экспериментальное исследование численных мер оценки ассоциативных и причинных связей в больших данных // Информационные технологии и вычислительные системы. 2015. № 3. С. 23-32. // https://elibrary.ru/item.asp?id=25032417

2014

1. Городецкий В.И., Тушканова О.Н. Онтологии и персонификация профиля пользователя в рекомендующих системах третьего поколения // Онтология проектирования. 2014. № 3 (13). С. 7-31. // https://elibrary.ru/item.asp?id=21884863

2012

1. Тушканов Н.Б., Тушканова О.Н. Процедуры коллективного обучения и самоорганизации в мультисенсорных и многоагентных системах // В сборнике: 5-я Российская мультиконференция по проблемам управления. материалы конференции "Информационные технологии в управлении" (ИТУ-2012). 2012. С. 253-258 // https://elibrary.ru/item.asp?id=21718380

2011

1. N. Tushkanov, O. Tushkanova, V. Nazarov, A. Kuznetsova. Multi-sensor system of intellectual handling robot control on the basis of collective learning paradigm // Advances in Intelligent and Soft Computing. 2011. Т. 123. С. 195-200. DOI: 10.1007/978-3-642-25661-5_26 // https://elibrary.ru/item.asp?id=18031742 (на английском).
2. Тушканов Н.Б., Кузнецова А.В., Назаров В.А., Тушканова О.Н., Любвин Д.А. Построение мультисенсорных систем коллективного управления и распознавания // Известия высших учебных заведений. Электромеханика. 2011. № 1. С. 54-62. // https://elibrary.ru/item.asp?id=16209770

Наверх