Система виявлення ботів в месенджері Telegram

Abstract

У кваліфікаційній роботі розроблено систему виявлення ботів у месенджері Telegram на основі комплексного аналізу характеристик користувацьких акаунтів та їх поведінкових патернів. Досліджено сучасні методи та алгоритми виявлення автоматизованої активності в соціальних мережах. Розроблено математичну модель класифікації ботів, що враховує множину параметрів та забезпечує точність виявлення на рівні 96%. Створено програмну реалізацію системи з веб-інтерфейсом та Telegram-ботом, що використовує асинхронну обробку запитів та багатопотокову архітектуру. Проведено тестування системи на реальних даних, що підтвердило її ефективність у виявленні різних типів ботів. Запропоновано методи оптимізації роботи системи та напрямки її подальшого вдосконалення.

The thesis develops a bot detection system for Telegram messenger based on comprehensive analysis of user account characteristics and behavioral patterns. Modern methods and algorithms for detecting automated activity in social networks are investigated. A mathematical model for bot classification is developed, taking into account multiple parameters and providing detection accuracy of 96%. A software implementation of the system with web interface and Telegram bot using asynchronous request processing and multithreaded architecture is created. The system was tested on real data, confirming its effectiveness in detecting different types of bots. Methods for optimizing system operation and directions for its further improvement are proposed.