Елена Анатольевна Останина
Москва
Elena A. Ostanina
Moscow
Елена Владиславна Поколодина
Москва
Elena V. Pokolodina
Moscow
В современном мире каждый человек является активным пользователем ресурсов, размещенных в глобальной сети. Заходя с разных устройств (компьютеров, планшетов, телефонов) мы посещаем множество электронных страниц, ведем переписку и просматриваем контент оставляя каждый раз свой электронный след в системе. Целью исследования является определение такого следа, его фиксация и обработка его с использованием методов математической статистики с целью получения персонифицированных и обобщенных данных для различных отраслей. Также на основе полученных результатов предполагается формирование рекомендаций по защите данных цифрового следа от возможного злонамеренного использования. В работе рассматривается понятие и подробно описаны источники цифрового следа участника интернет-взаимодействий, обозначены методы и инструменты сбора и предобработки информации. Раскрыто понятие активной и пассивной составляющих цифрового отпечатка. Акцентируется внимание на необходимости отнесения информации, содержащейся в цифровом следе, к персональным данным, так как она в совокупности может порой определять личность точнее документа, что, в свою очередь, требует законодательной защиты в части сбора, хранения, обработки и дальнейшего использования. В статье приведены примеры использования информации цифрового отпечатка в различных отраслях: криминалистике, маркетинговых исследованиях, формировании таргетированной рекламы и др.
Материалы и методы. В статье достаточно подробно рассмотрены различные методы математической статистики для оценки цифрового следа пользователя сети, приведены этапы, позволяющие осуществить сбор, предобработку и анализ информации, содержащейся в цифровом отпечатке, с применением языков программирования Python, R и различных программных инструментов. Рассмотрено использование статистических методов анализа, применение матрицы взаимодействий, возможности визуализации, алгоритмов машинного обучения, рекомендательных систем, сетевых метрик, временных рядов и методы анализа чувствительности.
Результаты. Несмотря на то, что данные полученные с использованием методов математической статистики могут быть полезны для бизнеса, правительственных организаций, научно-исследовательских институтов и даже правоохранительных органов, данные собираемые в процессе деятельности в глобальной сети и имеющие привязку к конкретной личности могут нести явную угрозу в случае их использования злоумышленниками. Эти методы оценки доступны как для конструктивной тенденции по улучшению нашей жизни путем подбора персонифицированного релевантного контента и улучшения сервиса, так и для деструктивной деятельности через манипуляторные действия и шантаж. В связи с этим знание оставляемого следа и возможностей использования этих данных в первоначальном и обработанном виде позволяет улучшить качество жизни, с одной стороны, и защитить персональную информацию с другой.
Заключение. Обращается внимание на необходимость информационного контроля своего цифрового следа, в связи с чем в статье приводится ряд рекомендаций по осуществлению безопасного интернет-взаимодействия.
The purpose of the study. In the modern world, everyone is an active user of resources hosted on the global network. Logging in from different devices (computers, tablets, phones), we visit many electronic pages, correspond and view content, leaving our electronic footprint in the system each time. The purpose of the study is to identify such a trace, record it and process it using mathematical statistics methods in order to obtain personalized and generalized data for various industries. Also, based on the results obtained, recommendations are expected to be formed to protect digital footprint data from possible malicious use.
The paper examines the concept and describes in detail the sources of a digital trace of a participant in Internet interactions, identifies methods and tools for collecting and pre-processing information. The concept of active and passive components of a digital fingerprint is disclosed. Attention is focused on the need to classify the information contained in the digital trace as personal data, since it can sometimes determine a person more accurately than a document, which, in turn, requires legislative protection in terms of collection, storage, processing and further use. The article provides examples of using digital fingerprint information in various industries: criminalistics, marketing research, targeted advertising, etc.
Materials and methods. The article discusses in sufficient detail various methods of mathematical statistics for assessing the digital footprint of a network user, and provides steps that allow for the collection, preprocessing and analysis of information contained in a digital fingerprint using the Python, R programming languages and various software tools. The use of statistical analysis methods, the use of an interaction matrix, visualization capabilities, machine learning algorithms, recommendation systems, network metrics, time series, and sensitivity analysis methods are considered.
Results. Despite the fact that data obtained using mathematical statistics methods can be useful for businesses, government organizations, research institutes, and even law enforcement agencies, data collected in the course of activities on a global network and linked to a specific individual can pose a clear threat if used by intruders. These assessment methods are available both for constructive tendencies to improve our lives by selecting personalized relevant
content and improving the service, and for destructive activities through manipulative actions and blackmail. In this regard, knowledge of the trace left and the possibilities of using this data in its original and processed form makes it possible to improve the quality of life, on the one hand, and protect personal information, on the other.
Conclusion. Attention is drawn to the need for information control of one’s digital trace, in connection with which the article provides a number of recommendations for the implementation of safe Internet interaction.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.