• 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
  • 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
23 октября 2026 г.
В НИУ ВШЭ впервые прошла конференция на стыке стохастики, ИИ и финансовой математики
В середине октября в Высшей школе экономики состоялась первая научная конференция «Стохастика, искусственный интеллект и финансовая математика» (SAIMF 26). Исследователи Вышки, ведущие математики и специалисты финансового сектора обсудили фундаментальные математические задачи, современные методы искусственного интеллекта и их применение в финансах.
21 октября 2026 г.
Ученые НИУ ВШЭ систематизировали методы защиты изображений
Исследователи МИЭМ ВШЭ проанализировали схемы полухрупких цифровых водяных знаков для изображений, опубликованные за последние десять лет. Такие водяные знаки сохраняются при обычном сжатии или изменении яркости, но выдают подделку, если в снимок добавили объект или заменили лицо. Авторы предложили классификацию этих схем и выделили главные нерешенные проблемы. Результаты опубликованы в журнале Computer Science Review.
20 октября 2026 г.
«Наши работы можно назвать исследованиями на переднем крае науки»
Международная лаборатория кластерной геометрии, действующая на факультете математики НИУ ВШЭ, занимается формированием новой научной дисциплины, соединяющей в себе знания из различных областей математики. Выполненные в ней работы вызывают большой интерес, в том числе у зарубежных коллег. Лаборатория изучает семейства кривых и разрабатывает методы, применяемые в исследованиях физического микромира. Новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с заведующим лабораторией профессором Сергеем Ландо.

 

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
Weakly non-integrable solitary wave collisions in the modified Benjamin–Bona–Mahony equation
Flamarion M. V., Пелиновский Е. Н., Wave Motion 2027 Vol. 148 Article 103867
Добавлено: 23 октября 2026 г.
A Multi-Feature Fusion Deep Neural Network with Attention for Multi-Task Crop Monitoring
Obsie E. Y., Zhan Y., Liu Y., Engineering Research Express 2026 Article 7
Добавлено: 22 октября 2026 г.
A Neural Network Approach for Generating Libration Point Orbits
Lev Pyatko, Sergey Aksenov, Regular and Chaotic Dynamics 2026 Vol. 31 No. 5 P. 794–813
In the circular restricted three-body problem, families of periodic and quasi-periodic orbits exist in the vicinity of the libration points and are of significant interest for practical applications. This work presents a neural network-based algorithm for orbit construction and station-keeping, applicable to both periodic and quasi-periodic orbits near collinear libration points. The method employs a ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Основы теории информации
Воронцова Т. Д., М.: Академия, 2025.
Учебник подготовлен в соответствии с требованиями федеральных государственных образовательных стандартов среднего профессионального образования и  предназначен для изучения профессиональных модулей «Защита информации в  информационно-телекоммуникационных системах и  сетях с  использованием программных и  программно-аппаратных, в том числе криптографических средств защиты» и «Защита информации в  автоматизированных системах программными и  программно-аппаратными средствами». Содержание учебника включает в себя аксиоматику теории информации, а  также такие фундаментальные понятия, как ...
Добавлено: 19 октября 2026 г.
Моментные оценки для стохастической аппроксимации
Наумов А. А., Рубцов А. С., Самсонов С. В. и др., Успехи математических наук 2026 Т. 81 № 4 (490) С. 161–162
Краткое сообщение рассматривает Моментные оценки для стохастической аппроксимации ...
Добавлено: 17 октября 2026 г.
An infinite series of Gorenstein local algebras failing the affine homogeneity property
Roman Avdeev, Yulia Zaitseva, Mediterranean Journal of Mathematics 2026 Vol. 23 No. 7 Article 224
Добавлено: 17 октября 2026 г.
Turbulent Exchange Tensor in the Atmospheric Boundary Layer: An Inverse-Problem Approach Using Radiosonde Wind Observations with High Vertical Resolution
Гордин В. А., Ефременко Д. С., Boundary-Layer Meteorology 2026 Vol. 192 No. 51
An inverse problem of reconstructing the turbulent exchange tensor from large archives of observed wind profiles within the Åkerblom–Ekman (A-E) model framework is investigated using high-vertical-resolution radiosonde observations. The reconstructed tensor provides improved agreement between modeled and observed wind profiles compared to classical formulations based on real turbulent exchange coefficient. Instead of the classical A-E ...
Добавлено: 16 октября 2026 г.
Diversity of chaos with additional zero Lyapunov exponents in heterogeneous ensemble of quasi-periodic and chaotic systems
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Станкевич Н. В., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 213 No. 12 Article 119309
Добавлено: 16 октября 2026 г.
A Reproducible Microscopy Acquisition Pipeline and Microscopy-Aware Attention for Classification, Detection, and Segmentation of Microorganisms
Aleksei Samarin, Назаренко А. А., Nazarenko D. и др., Machine Learning and Knowledge Extraction 2026 Vol. 8 No. 10 Article 330
Добавлено: 14 октября 2026 г.
On Calculation of Robustness and Stability of Formal Concepts Based on Delta Measure
Parkhomenko V., Куликова С. П., Бузмаков А. В., Lobachevskii Journal of Mathematics 2026 Vol. 47 No. 6 P. 2979–2992
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Shrimps as a fundamental object of nonlinear dynamics. Overview, properties and quasi-periodic generalization
Kuznetsov A. P., Sedova Y. V., Sataev I. R. и др., Mathematics and Computers in Simulation 2027 Vol. 2 P. 574–592
Добавлено: 14 октября 2026 г.
Studies in Computational Intelligence
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Proceedings of the 3rd International Conference on Sustainability: Developments and Innovations. Proceedings of ICSDI 2026, Volume 4. Lecture Notes in Civil Engineering (LNCE, volume 886)
Springer, 2026.
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Корнилов В. В., Batienkov R., Lecture Notes in Civil Engineering 2026 Vol. 886 P. 249–255
Добавлено: 13 октября 2026 г.
Sandpile Cellular Automata with Manna Rule on the Chung-Lu Graph: Application to X Social Network
Дмитриев А. В., Shulman I., Лебедев А. А., Studies in Computational Intelligence 2026 Vol. 1265 P. 266–273
Добавлено: 13 октября 2026 г.
When universal machine learning models fail in capacitance prediction for carbon-based supercapacitors: Leakage-aware validation and electrolyte screening
Makarov D. M., Каликин Н. Н., Fashchevsky K. A. и др., Electrochimica Acta 2026 Vol. 579 Article 150159
Добавлено: 13 октября 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.
  • 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