Details

Title: Метод обнаружения автоматически управляемых аккаунтов в социальной сети ВКонтакте: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.04 - Информационно-аналитические системы безопасности ; 10.05.04_01 - Автоматизация информационно-аналитической деятельности
Creators: Ушанова Ирина Олеговна
Scientific adviser: Резединова Евгения Юрьевна
Other creators: Резединова Евгения Юрьевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: информационная безопасность; социальная сеть вконтакте; автоматически управляемые аккаунты; обнаружение; классификация; information security; social network vkontakte; automatically controlled accounts; detection; classification; weka
Document type: Specialist graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Specialist
Speciality code (FGOS): 10.05.04
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-61
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\270

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной работе рассматривается аккаунты социальной сети ВКонтакте, которые угрожают безопасному обмену информацией. В ходе работы исследованы существующие методы выявления автоматически управляемых аккаунтов, разработан новый метод, основанный на анализе информации из общедоступных параметров профиля, проведены экспериментальные исследования для оценки качества классификации по предложенному методу.

This paper discusses the accounts of the social network VKontakte, which threaten the safe exchange of information. In the course of the work, existing methods for detecting automatically managed accounts were investigated, a new method was developed based on the analysis of information from publicly available profile parameters, and experimental studies were conducted to assess the quality of classification using the proposed method.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 172
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics