Synopsis "Обнаружение спама в Twitter и кl (in Russian)"
Стремительный рост Интернета и социальных сетей привел к увеличению объема интернет-трафика и сложности анализа его поведения, особенно в крупномасштабных сетях, таких как платформы социальных сетей. На смену традиционным методикам, основанным на правилах, приходят автоматизированные подходы, основанные на машинном обучении, что обусловлено наличием больших массивов данных, позволяющих создавать высокопроизводительные модели искусственного интеллекта. В данной книге рассматриваются последние исследования в области анализа кибертрафика в социальных сетях и Интернете с упором на концепции шодства, корреляции и коллективных признаков, а также подчеркивается важность целей безопасности при классификации сетевых узлов, приложений, пользователей и твитов. Для решения этих задач в статье представлена новая методология исследования, получившая название Дата-дривен цыбер сецуриты (ДДЦС), и ее применение для анализа социального и интернет-трафика. Методология ДДЦС состо