Разработка и верификация системы защиты информации от деструктивного контента на основе трансформерных моделей

Аннотация

Анурьева М.С., Скворцов А.А., Лопатин Д.В., Королева Н.Л.

Дата поступления статьи: 19.01.2026

Рассматривается задача автоматизированного выявления деструктивных речевых воздействий в пользовательском контенте цифровых платформ как элемент системы обеспечения информационной безопасности. Предложен метод контекстно-семантической идентификации агрессивных и дискриминационных высказываний на основе трансформерной модели RuBERT, адаптированной на специализированном размеченном корпусе русскоязычных сообщений. Описаны процедура формирования данных, схема обучения бинарного классификатора и вероятностная интерпретация результатов. Экспериментальная оценка подтверждает эффективность и устойчивость метода к лексической вариативности и контекстно-зависимым формам речевой агрессии, а также возможность его интеграции в автоматизированные системы мониторинга и защиты информационного пространства.

Ключевые слова: информационная безопасность, деструктивный контент, речевая агрессия, автоматическая модерация, контекстно-семантический анализ, трансформерная модель, ruBERT, бинарная классификация, машинное обучение, обработка естественного языка, система мониторинга

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность