Статьи

В статье рассматриваются вопросы реализации прототипа исследовательско-практического комплекса для автоматизации анализа аккаунтов пользователей в социальных сетях. Данный прототип используется в качестве инструмента для косвенной оценки выраженности психологических особенностей пользователей, их уязвимостей к социоинженерным атакам и выработки рекомендаций по защите от них. Прототип разработан на языке программирования Python 3.8 с применением веб-фреймворка Django 3.1, а также PostgreSQL 13.2 и Bootstrap 4.6. Цель работы заключается в повышении оперативности процесса извлечения информации из размещаемых в социальных сетях данных, позволяющей косвенно оценить психологические, поведенческие и иные особенности пользователей, и достигается через автоматизацию извлечения указанных данных и разработку инструментария для их анализа. Предметом исследования являются методы автоматизированного извлечения, предобработки, унификации и представления данных из аккаунтов пользователей социальных сетей в контексте их защиты от социоинженерных атак. Предложенный прототип приложения на основе веб-фреймворка Django решает задачу автоматизированного извлечения, предобработки, унификации и представления данных со страниц пользователей социальных сетей, что является одним из важных этапов в построении системы анализа защищенности пользователей от социоинженерных атак, опирающейся, в свою очередь, на синтез профиля пользователей. Теоретическая значимость работы заключается в комбинировании и апробации через автоматизацию разработанных ранее методов и подходов для восстановления пропущенных значений атрибутов аккаунта и сопоставления аккаунтов пользователей социальных сетей на предмет их принадлежности одному пользователю. Практическая значимость состоит в разработке прикладного инструмента, размещенного на поддомене sea.dscs.pro и позволяющего производить первичный анализ аккаунтов пользователей социальных сетей.

В теории алгебраических байесовских сетей существуют алгоритмы, позволяющие проводить глобальный апостериорный вывод с использованием вторичных структур. При этом построение вторичных структур предполагает использование третичной структуры. Следовательно, возникает вопрос об обособленном применении третичной структуры в задаче апостериорного вывода. Этот вопрос рассматривался ранее, но было приведено только общее описание алгоритма, при этом учитывались лишь модели со скалярными оценками вероятности истинности. В данной работе приведен алгоритм, расширяющий вышеупомянутый до возможности его использования в случае интервальных оценок. Помимо этого, важным свойством алгебраической байесовской сети является ацикличность, и корректность работы перечисленных алгоритмов обеспечивается только для ацикличных сетей. Поэтому необходимо также уметь проверять ацикличность алгебраической байесовской сети с применением третичной структуры. Описание этого алгоритма также представлено в работе, в его основе лежит ранее доказанная теорема, которая связывает количество моделей фрагментов знаний в сети с количеством непустых сепараторов и количеством компонент связности сильных сужений в цикличной АБС, а также доказанная в данной статье теорема о принадлежности двух моделей фрагментов знаний к одной компоненте связности сильного сужения. Для всех разработанных алгоритмов доказана корректность работы, а также вычислена их оценка временной сложности.