moitvivt Моделирование, оптимизация и информационные технологии Modeling, Optimization and Information Technology 2310-6018 Издательство 10.26102/2310-6018/2022.38.3.002 1203 Методы идентификации пользователей информационно-телекоммуникационной среды на основе анализа атрибутов учетных записей Methods of user identification in the information and telecommunication environment based on the analysis of account attributes Романов Александр Георгиевич Romanov Alexander Georgievich psychology.crimea@gmail.com aff-1 Академия управления МВД России Academy of Management of the Ministry of Internal Affairs of Russia 01 01 2026 1 1 10.26102/2310-6018/2022.38.3.002 Copyright © Авторы, 2026 2026 This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License

Актуальность исследования обусловлена проблемой роста числа неустановленных лиц, совершивших преступления в сети Интернет и не только. В связи с этим, данная статья направлена на раскрытие способов установления лиц путем идентификации пользователей виртуального пространства, с целью привлечения последних к уголовной ответственности. Совершенствование информационных технологий и развитие услуг в информационно-телекоммуникационном пространстве представляют возможность анализа многочисленных данных, в том числе оставленных пользователями о себе в социальных сетях. Таким образом, ведущими методами к исследованию поставленной проблемы являются техники определения сходства буквенно-символьных объектов, созданных пользователями в атрибутах профилей социальных сетей. В настоящей статье представлен возможный алгоритм действий, направленный на деанонимизацию личности преступника. Разработка и применение методов идентификации пользователей в виртуальном пространстве позволят комплексно рассмотреть имеющуюся проблему и решить одну из основных задач, поставленных перед органами внутренних дел, связанную с раскрытием преступлений и привлечением виновных лиц к уголовной ответственности. Материалы статьи могут представлять практическую ценность для органов внутренних дел в разрезе повышения эффективности и результативности правоохранительной деятельности.

The relevance of the study is due to the problem of the growing number of unidentified persons who have committed crimes on the Internet and beyond. In this regard, the aim of the article is to demonstrate the means for personal identification by identifying users in the virtual space in order to convict them of criminal offence. The improvement of information technologies and the development of services in the information and telecommunications space provide an opportunity to analyze numerous data, including those left by users about themselves in social networks. Thus, the leading method to investigate the problem is the techniques to determine the similarity of alphanumeric objects created by users in the attributes of social network profiles. This article presents a possible algorithm of actions to deanonymize the identity of a criminal. The development and application of methods for identifying users in the virtual space will allow us to comprehensively consider the existing problem and accomplish one of the main tasks assigned to the internal affairs bodies and related to crime solving and charging perpetrators with a criminal offence. The materials of the article may be of practical value to the internal affairs bodies in the terms of enhancing the efficiency and effectiveness of law enforcement activities.

 идентификация пользователя Интернет анализ данных социальные сети преступления user identification Internet data analysis social networks crimes Исследование выполнено без спонсорской поддержки. The study was performed without external funding. References Perito D., Castelluccia C., Kaafar M.A., Manils P. How unique and traceable are usernames. International Symposium on Privacy Enhancing Technologies Symposium. 2011;1–17. Бартунов С., Коршунов А. Идентификация пользователей социальных сетей в Интернет на основе социальных связей. Труды Института системного программирования Российской академии наук. 2012; 14(2):1–13. Лапенок М.В., Патрушева О.М. Идентификация пользователя в различных социальных сетях по средствам анализа социальных связей пользователя и атрибутов профиля. Образовательные технологии и общество. 2016;19(3):584–594. Коршунов А., Белобородов И., Бузун Н., Аванесов В., Пастухов Р., Чихрадзе К., Козлов И., Гомзин А., Андрианов И., Сысоев А., Ипатов С., Филоненко И., Чуприна К., Турдаков Д., Кузнецов С. Анализ социальных сетей: методы и приложения. Труды Института системного программирования Российской академии наук. 2014;26(1):439–456. Ling Xing, Kaikai Deng, Honghai Wu и др., A Survey of Across Social Networks User Identification. IEEE Access. 2019;7:137472–137488. Karen S.J. A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation. 2004;60(5):493–502. Гайдамакин Н.А. Мера сходства последовательностей одинаковой размерности. Математические структуры и моделирование. 2016;4(40):5–16. Корепанова А.А., Олисеенко В.Д., Абрамов М.В., Тулупьев А.Л. Применение методов машинного обучения в задаче идентификации аккаунтов пользователя в двух социальных сетях. Компьютерные инструменты в образовании. 2019;3:29–43. Леонтьев В.К. О мерах сходства и расстояниях между объектами. Журнал вычислительной математики и математической физики. 2009;49(11):2041–2058. Понизовкин Д.М. Влияние меры сходства на результативность РС. Программные системы: теория и приложения. 2014;5(23):55–65.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.