Алгоритм виявлення аномалій у повідомленнях корпоративного месенджера

Abstract

У сучасному корпоративному середовищі важливо оперативно виявляти повідомлення, що можуть свідчити про порушення політик безпеки або потенційні загрози. У цій роботі представлено алгоритм виявлення аномалій у повідомленнях месенджера, що поєднує контентний і контекстний аналіз. Система базується на статистичних ознаках, поведінкових шаблонах і семантичних правилах, що дозволяє ідентифікувати підозрілі повідомлення з високою точністю. Такий підхід забезпечує ефективний моніторинг комунікацій без складних обчислювальних ресурсів.

In the modern corporate environment, it is important to quickly detect messages that may indicate a violation of security policies or potential threats. This paper presents an algorithm for detecting anomalies in messenger messages that combines content and contextual analysis. The system is based on statistical features, behavioural patterns, and semantic rules, which allows identifying suspicious messages with high accuracy. This approach ensures effective monitoring of communications without complex computing resources.