Развитие информационных технологий и активное использование социальных сетей делают возможным прогнозирование редких событий на основе анализа взаимодействий пользователей. В данной работе рассматривается метод прогнозирования редких событий с использованием теории графов, в частности графлетов. Социальная сеть «ВКонтакте» используется как источник данных, а алгоритм ORCA применяется для выявления характерных графовых структур. Проведен анализ взаимодействий пользователей, отобраны предвестники редких событий и оценена точность прогноза. Полученные результаты показывают перспективность предложенного метода, его применимость для мониторинга угроз и возможности дальнейшего совершенствования моделей предсказания на основе графлетов.

Ключевые слова: социальные сети, событие безопасности, прогнозирование событий, теория графов, графлет, анализ взаимодействий, анализ временных рядов, корреляционный анализ, обработка данных, аномальная активность

2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

В работе на основе анализа поведенческих характеристик выявлены основные индикаторы, которые дают наибольшую точность при идентификации пользователей мобильных устройств. В рамках исследования написано ПО для сбора данных сенсорного экрана при выполнении типовых действий пользователя. На основе алгоритмов машинного обучения реализованы алгоритмы идентификации и показана точность. Полученные в исследовании результаты могут быть исследованы для построения систем непрерывной идентификации.

Ключевые слова: поведение пользователей, сенсорный экран, непрерывная идентификация, биометрия, набор данных, классификация, глубокое обучение, рекуррентная нейронная сеть, мобильное устройство

2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность