• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Подход к классификации Telegram-каналов
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2028
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
18 сентября 2026 г.
«Время на содержательные вопросы у нас не лимитировалось»
Международная лаборатория атомистического суперкомпьютерного моделирования и многомасштабного анализа НИУ ВШЭ провела масштабную конференцию «Молекулярная динамика». Участники могли услышать всех докладчиков, а сами докладчики — ответить на любое количество содержательных вопросов. О подготовке конференции и дискуссиях «Вышка.Главное» поговорила с заведующим лабораторией Григорием Смирновым и ее главным научным сотрудником Генри Норманом.
18 сентября 2026 г.
Ученые ВШЭ займутся изучением очарованных адронов в рамках BESIII
Высшая школа экономики стала университетом — участником международной коллаборации BESIII (Beijing Spectrometer III) в области физики высоких энергий. Присоединение к коллаборации стало первым практическим результатом реализации меморандума о сотрудничестве, подписанного в 2025 году между НИУ ВШЭ и Институтом физики высоких энергий (IHEP) в Пекине (КНР).
17 сентября 2026 г.
<a>НИУ ВШЭ представил в Китае исследование о безопасности нейросетей для анализа видео
Ученые Высшей школы экономики презентавали на международной конференции ChinaMM 2026 в Китае исследование о том, как искажения при передаче видео влияют на работу нейросетей. Авторы предложили новый способ проверять устойчивость таких моделей в условиях, близких к реальному использованию видеосервисов.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Подход к классификации Telegram-каналов

Вопросы кибербезопасности. 2025. № 4(68). С. 73–83.
Попов В. А., Чеповский А. А.

Цель исследования: разработка метода определения цифрового профиля Telegram-каналов в сетях информационного взаимодействия и процедуры классификации каналов на основе выделенного цифрового профиля.

Метод исследования: метод исследования включает следующие этапы: построение графа взаимодействующих объектов на основании импортированных из сети Telegram данных, определение цифровых профилей вершин на основании их атрибутивных данных и свойств графа, кластеризация вершин на основании выделенных профилей, классификация центров полученных кластеров и исходных Telegram-каналов, вычислительные эксперименты и анализ результатов.

Полученный результат: в данной статье вводится определение цифрового профиля Telegram-канала, представленного как одна из вершин графа взаимодействующих объектов. Цифровой профиль задан через нормализованный 5-мерный вектор признаков, полученных на основе атрибутивных данных вершины и свойств графа. Выбранные характеристики отражают свойства Telegram-каналов в построенном графе и метаданные, полученные при импорте из сети. Далее авторы описывают алгоритм кластеризации полученных профилей с использованием настраиваемых параметров. Центры выделенных кластеров классифицируются по 4 предложенным авторами типам, характеризующим роли вершин в графе взаимодействующих объектов. За счет этого производится классификация всех вершин графа – исходных Telegram-каналов анализируемой сети. Предложенный подход дает ценную информацию о ролях Telegram-каналов в сетях информационного взаимодействия.

Научная новизна: разработан новый подход к анализу Telegram-каналов: предложен метод создания цифрового профиля Telegram-канала в виде 5-мерного вектора признаков, что позволяет провести анализ и классификацию каналов. Также в рамках подхода предложена основанная на вычислительных методах процедура классификации таких цифровых профилей, которая позволяет выявить основные типы Telegram-каналов скачиваемой подсети по заданной классификации.

Научное направление: Математика Компьютерные науки
Язык: русский
Полный текст
DOI
Текст на другом сайте
Ключевые слова: анализ социальных сетейвыделение сообществцифровой профильмодель информационного воздействиязадача классификациибезмасштабные сети
Похожие публикации
Lecture Notes in Artificial Intelligence
Springer, 2026.
Добавлено: 20 сентября 2026 г.
Some rigidity results for static three-manifolds with boundary and positive scalar curvature
Медведев В. О., Annals of Global Analysis and Geometry 2026 Vol. 70 No. 2 P. 8–23
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Improving the Accuracy of Automatic Wildlife Detection in Nature Reserves Using Infrared Imaging
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2026 Vol. 36 No. 2 P. 323–334
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
IDAP++: Advancing Divergence-Aware Pruning with Joint Filter and Layer Optimization
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Kotenko E. и др., Proceedings of the ACM on Management of Data, USA 2026 Vol. 4 No. 1 P. 1–28
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Automated Feature Engineering-Based Approach for Micrococci Microscopic Image Classification and Taxonomic Characteristics Determination
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2025 Vol. 35 No. 2 P. 148–158
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Improvement in Microbial Classification Quality Using Synthetic Microscopic Images Generated by Large Visual-Language Models
Aleksei Samarin, Alexander Savelev, Aleksei Toropov и др., Pattern Recognition and Image Analysis 2026 Vol. 36 No. 2 P. 302–312
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research IX
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of 18th International Conference on Machine Learning and Computing
Springer, Cham, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 35th Conference of Open Innovations Association FRUCT
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 36th Conference of Open Innovations Association FRUCT
FRUCT Oy, 2024.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 37th Conference of Open Innovations Association FRUCT
FRUCT Oy, 2025.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Proceedings of the 39th Conference of Open Innovations Association FRUCT
FRUCT Oy, 2026.
Добавлено: 19 сентября 2026 г.
Наследование цифровых аккаунтов: правовые и этические вызовы в контексте соблюдения принципов бережного оборота данных
Панарина М. М., Правоведение 2025 Т. 69 № 4 С. 590–603
В данной статье рассматриваются правовые и этические аспекты, связанные с наследованием аккаунтов в интернете в контексте защиты прав субъектов при участии в современном цифровом обороте и соблюдении принципов бережного оборота данных. Новизна исследования заключается в комплексном анализе существующих правовых норм и этических принципов, касающихся управления и наследования аккаунтов на различных цифровых платформах, а также в ...
Добавлено: 1 июня 2026 г.
Паттерны коллаборации российских социологов: часть 2 – анализ сетей соавторства
Мальцева Д. В., Щеглова Т. Е., Ващенко В. А., Социологические исследования 2026 № 1 С. 62–74
Статья продолжает представление результатов анализа сетей коллаборации российских социологов в 2010–2021 гг. на основе данных о 75 232 научных публикациях из электронной библиотеки eLibrary (№ 12, 2025). Используемая методология библиометрического сетевого анализа включает построение и исследование нескольких типов сетей коллаборации. Полученные сети включают 37 790 уникальных авторов. В первой части статьи на основе анализа публикационной ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Паттерны коллаборации российских социологов: часть 1 – библиометрический анализ
Мальцева Д. В., Ким А. В., Капустина Л. В., Социологические исследования 2025 № 12 С. 50–65
В работе представлены результаты библиометрического анализа паттернов коллаборации российских социологов в 2010–2021 гг. на основе соавторства научных работ как наиболее частой формы сотрудничества в науке. На основе данных из научной электронной библиотеки eLibrary (75 232 публикации) построены сети коллаборации нескольких типов, которые включают 37 790 уникальных авторов. В первой части статьи данные проанализированы на макро- ...
Добавлено: 15 января 2026 г.
Проектирование архитектуры программного обеспечения для анализа цифрового следа в образовательных системах
Степанов М. А., Сластников С. А., Климин Н. А., Программные системы: теория и приложения 2025 Т. 16 № 4 С. 3–21
Современные образовательные платформы и инструменты электронного обучения генерируют большие объемы данных о действиях учащихся — так называемый цифровой след. Анализ этих данных позволяет отслеживать прогресс студентов, выявлять риски отчисления и прогнозировать академическую успеваемость. Однако многие учебные организации не располагают ИТ-инфраструктурой, необходимой для комплексного сбора, хранения и анализа цифрового следа. Существующие решения часто фрагментарны, ориентированы лишь на ...
Добавлено: 11 июня 2025 г.
Сравнение моделей информационного воздействия в сети Telegram-каналов
Попов В. А., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В. Арменского. Москва, 2024.: М.: ООО "Издательский дом Медиа паблишер", 2024. С. 272–274.
В работе рассматриваются модели построения графа взаимодействующих объектов для сети информационного воздействия Telegram-каналов, в основе которых лежит функция подсчета весов ребер. Для 12 весовых функций приведены сравнения на 15 наборах данных, полученных при импорте из Telegram. Для сравнения весовых функций найдены степенные законы, наиболее приближающие эмпирические распределения полученных весов вершин, оценивается качество полученного приближения. По ...
Добавлено: 5 мая 2025 г.
Сетевой анализ: практики применения в сфере организационного поведения и управления человеческими ресурсами
Стегний Е. А., Информационное общество 2025 № 6 С. 107–120
Статья посвящена методологии анализа социальных сетей или сетевого анализа (SNA – Social Network Analysis) и ее применения в сфере организационного поведения и управления человеческими ресурсами (УЧР). Приводятся данные двух этапов исследования: систематизированного библиометрического анализа зарубежной литературы; классификации наиболее релевантных источников. В результате анализа отобраны 110 наиболее релевантных источников и классифицированы по 9 тематическим областям. В статье ...
Добавлено: 17 апреля 2025 г.
Социальный капитал и экономическое неравенство в городах России: анализ социальных сетей
Павленко Б. В., Вопросы теоретической экономики 2025 № 2 С. 144–163
Экономическое неравенство в России было исследовано во множестве работ, однако основной фокус таких исследований был на межрегиональном неравенстве, а не на уровне городов. В данной работе рассматривается связь между неравенством и бондинговым социальным капиталом, посчитанным на основе данных социальных сетей жителей городов России. На основе данных социальной сети «ВКонтакте» были построены индексы фрагментации, которые оценивают ...
Добавлено: 11 марта 2025 г.
Информационная безопасность несовершеннолетних в аспекте функционирования цифровой образовательной среды
Лескина Э. И., Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Право 2024 № 4(59) С. 37–43
Цифровизация общественных отношений, повсеместное внедрение информационных технологий, распространение Интернета приводит к трансформации самих отношений, роли субъектов, таких отношений и новым вызовам и угрозам информационной безопасности. Несовершеннолетние являются одной из целевых групп по деструктивному влиянию, психологическому манипулированию, опасности последствий для социальных связей и взаимодействий. Соответственно, формирующийся пласт правового обеспечения информационной безопасности детей начинает находить свою реализацию ...
Добавлено: 10 марта 2025 г.
Анализ корпусов текстов сообществ в Telegram
Аванесян Н. Л., Зенькова В. В., Чеповский А. М., В кн.: Труды международной конференции «Корпусная лингвистика — 2023», 21–23 июня 2023 г., Санкт-Петербург.: СПб.: Издательство Санкт-Петербургского университета, 2024. С. 11–17.
На основе импортированных данных мессенджера Telegram проведен психолинг-вистический анализ текстов выделенных сообществ и сравнительный анализ частотных слова-рей. Представленные результаты дают возможность оценить качество разбиения на сообщества, а также проанализировать тексты этих сообществ. Описанная методология имеет практическое применение для задач информационного воздействия ...
Добавлено: 2 декабря 2024 г.
Методы интеллектуального анализа данных. Задача классификации
Чудинова О. С., Безбородникова Р. М., Корнейченко Е. Н. и др., Оренбург: Оренбургский государственный университет, 2024.
В учебном пособии рассмотрены методы и алгоритмы решения одной из основных задач машинного обучения – классификации. Внимание сосредоточено на задаче бинарной классификации. Рассмотрены следующие методы классического машинного обучения: логистическая регрессия, метод опорных векторов, метод k ближайших соседей. Описаны реализующие их современные инструментальные средства: платформа KNIME, язык программирования Python. Учебное пособие предназначено для обучающихся по образовательной программе ...
Добавлено: 17 сентября 2024 г.
Социальные сети как источник изучения политической культуры современного Китая
Бочарова А. П., Лукин А. В., Перминова А. А. и др., Полис. Политические исследования 2024 № 3 С. 92–108
В статье систематизируются основные подходы группы исследователей МГИМО МИД России, НИУ ВШЭ и Института Китая и современной Азии РАН, объединившихся в рамках “Московского проекта изучения китайской поли- тической культуры”, к исследованию политической культуры современного Китая, опираясь на социальные сети как источник. Авторы разбирают существующие представления о политической культуре и методах ее изучения, делая упор на ...
Добавлено: 14 июня 2024 г.
О моделях построения графа взаимодействующих объектов в сети Telegram-каналов
Попов В. А., Чеповский А. А., Вопросы кибербезопасности 2024 № 3(61) С. 105–112
Цель исследования: сравнение широкого набора различных моделей построения графов взаимодействующих объектов в сети публичных Telegram-каналов с целью выявления среди них наиболее подходящих, при которых полученный граф наиболее близок к безмасштабным сетям. Метод исследования: для построенных взвешенных графов в рамках каждой из рассматриваемых моделей находятся степенные законы, наиболее приближающие эмпирические распределения полученных весов вершин, после чего оценивается ...
Добавлено: 5 июня 2024 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору