Рост объема деструктивного контента в сети сопровождается развитием методов его маскировки, направленных на обход существующих систем фильтрации. В данной работе предлагается модель адаптивной системы выявления деструктивного контента и его источника, способной к дообучению и противодействию методам обхода автоматического анализа текста. Система ориентирована на обнаружение скрытых деструктивных паттернов с применением NLP-моделей и методов словарного анализа, а также на определение источника распространения для отслеживания векторов информационных угроз.

Певзнер А.Д. (науч. рук. Еритенко Н.А.) Фильтрация деструктивного контента на основе анализа замаскированного текста и определения источника его распространения // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2026]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/16972