Оценка цифрового следа участника интернет-взаимодействий с применением методов математической статистики

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.

1. Гайдаш О.В. Феномен цифрового следа в современном обществе [Электрон. ресурс] // Вестник магистратуры. 2020. № 6 (105). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/fenomentsifrovogo-sleda-v-sovremennom-obschestve.

2. Фомичева Т.Л. Цифровой след и цифровая гигиена // Самоуправление. 2023. № 6 (139). С. 361–363.

3. Буйнов Д.О. Развитие научных подходов к понятию «цифровые следы» как объекта экспертного исследования // Законы России: опыт, анализ, практика. 2023. № 3. С. 17–22.

4. Семикаленова А.И. Цифровые следы: назначение и производство экспертиз [Электрон. ресурс] // Вестник Университета имени О.Е. Кутафина. 2019. № 5(57). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/tsifrovye-sledynaznachenie-i-proizvodstvo-ekspertiz.

5. Шестакова А.А. Цифровая личность: границы и барьеры коммуникативных практик в сетевом взаимодействии // VIII Международная социологической Грушинской конференции «Социолог 2.0: трансформация профессии». М.: Всероссийский центр изучения общественного мнения, 2018. С. 422–425.

6. Мещеряков В.А. «Виртуальные следы» под «Скальпелем Оккама» [Электрон. ресурс] // Информационная безопасность регионов. 2009. № 1. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/virtualnye-sledy-pod-skalpelem-okkama.

7. Багмет А.М., Бычков В.В., Скобелин С.Ю., Ильин Н.Н. Цифровые следы преступлений. М.: Проспект, 2025. 168 с.

8. Бояркина Л.А., Бояркин В.В. Цифровой след и цифровая тень как производные персональных данных // Сборники конференций НИЦ Социосфера. 2016. № 62. С. 78–81.

9. Кизима С.В., Кидалов Ф.В., Пальцин Д.А. Телекоммуникационная среда и проблематика данных цифрового следа субъектов цифрового общества // Электросвязь. 2021. № 12. С. 33–37.

10. Карлаш Д.С. Правовое регулирование цифровых следов и цифровых теней при обработке больших данных // Вестник арбитражной практики. 2023. № 6 (109). С. 14–21.

11. Ростовцев А.В. Особенности судебно-экспертного исследования «Цифровых следов» [Электрон. ресурс] // Академическая мысль. 2019. № 3(8). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/osobennosti-sudebnoekspertnogo-issledovaniya-tsifrovyh-sledov.

12. Дерюгин Р.А., Файсханов И.Ф. О криминалистическом исследовании электронных носителей информации и цифровых следов [Электрон. ресурс] // Вестник Уральского юридического института МВД России. 2019. № 4. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/o-kriminalisticheskom-issledovanii-elektronnyhnositeley-informatsii-i-tsifrovyh-sledov.

13. Ахтырская Н.Н. Процессуальные вопросы признания цифрового следа надлежащим доказательством // Международная научно-практическая конференция «Цифровой след как объект судебной экспертизы» (Москва, 17 января 2020). М.: РГ-Пресс, 2020. 272 с.

14. Карнаухова О.Г. Цифровой след как профиль личности допрашиваемого // Международная научно-практическая конференция «Цифровой след как объект судебной экспертизы» (Москва, 17 января 2020). М.: РГ-Пресс, 2020. 272 с.

15. Казаринова Н.Л., Кудреватых В.А., Мишакина М.Г. Оценка фактического результата формирования цифрового профиля студента педагогического университета по цифровому следу // Педагогический журнал. 2022. Т. 12. № 6–2. С. 1140–1154.

16. Логинова А.А., Денисов А.Р. Применение технологии анализа цифрового следа для создания системы, формирующей индивидуальный цифровой профиль студента // VIII Международная научно-практическая конференция «BIG DATA и анализ высокого уровня» (Минск, 11–12 мая 2022). Минск: Бестпринт УП, 2022. С. 411–420.

17. Нестеров С.А., Смолина Е.М. Понятие цифрового следа и анализ цифрового следа в образовании // XXVI Международная научно-практическая конференция «Системный анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, 13–14 октября 2022). СПб.: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2023. С. 309–314.

18. Осанова А.С. Достоинства и недостатки цифровых следов: результаты анализа цифровых следов обучающегося // Международная научно-практическая конференция, посвященная Дню космонавтики «Актуальные проблемы авиации и космонавтики» (Красноярск, 11–15 апреля 2022). Красноярск: Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева, 2022. С. 287– 289.

19. Черемисина Е.Н., Кирпичева Е.Ю., Токарева Н.А. и др. Цифровые следы: влияние на IT-образование и цифровую трансформацию // Физика элементарных частиц и атомного ядра. 2024. Т. 55. № 3. С. 519.

20. Гончарова Е.В. Цифровой след как качественная характеристика объема данных в цифровой экономике // Международная научно-практическая конференция «Цифровой след как объект судебной экспертизы» (Москва, 17 января 2020). М.: РГ-Пресс, 2023. С. 55–56.

21. Никишин В.Д. Цифровые и речевые следы в аспекте обеспечения информационной (мировоззренческой) безопасности в интернет-среде // Судебная экспертиза. 2020. № 1 (61). С. 131–139.

22. Баранова Е.В., Швецов Г.В. Методы и инструменты для анализа цифрового следа студента при освоении образовательного маршрута [Электрон. ресурс] // ПНиО. 2021. № 2 (50). Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/ metody-i-instrumenty-dlya-analiza-tsifrovogosleda-studenta-pri-osvoenii-obrazovatelnogomarshruta.

23. Поколодина Е.В. Обработка цифрового следа в соответствии с моделью деятельности человека (группы людей) и информационно-коммуникационных систем [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://academia-moscow.ru/catalogue/5532/681904/.

24. Поколодина Е.В. Володин С.М., Набойщиков Ф.П. Разработка рекомендаций по защите цифрового следа пользователей сети Интернет //: IV Международная научная конференция, посвящённой памяти доктора технических наук, профессора А.А. Тарасова и доктора технических наук, старшего научного сотрудника О.В. Казарина «Взаимодействие вузов, научных организаций и учреждений культуры в сфере защиты информации и технологий безопасности». (Москва, 19–21 апреля 2023). М.: Российский государственный гуманитарный университет, 2023. С. 218–224.