Охота на троллей: Искусственный интеллект на службе анализа социальных сетей

Автор: Денис Аветисян

Новая система, основанная на многоагентном искусственном интеллекте, автоматизирует обнаружение и классификацию иностранных информационных операций в социальных сетях, помогая аналитикам быстрее выявлять дезинформацию.

☕️

Читаем отчёты, пьём кофе, ждём дивиденды. Если тебе надоел хайп и ты ищешь скучную, но стабильную гавань — добро пожаловать.

Бесплатный Телеграм канал

Предлагаемый подход к исследованию и оценке доказательств состоит из двух последовательных этапов: планирования и выполнения исследования, включающего выдвижение гипотез, их проверку посредством разведочного анализа данных и выборки данных из социальных сетей, а также итеративного уточнения результатов, и последующей оценки доказательств, где структурированные результаты декомпозируются на атомарные единицы, подвергаются автоматизированной машинной проверке при наличии меток и завершаются экспертной оценкой.

Представлен многоагентный конвейер, реализующий фреймворк DISARM для автоматического выявления и категоризации деятельности по иностранному информационному манипулированию и вмешательству (FIMI) в социальных сетях.

Несмотря на растущую важность противодействия информационным операциям, анализ и категоризация враждебного иностранного влияния (FIMI) в социальных сетях остается сложной и трудоемкой задачей. В данной работе, ‘An Agentic Operationalization of DISARM for FIMI Investigation on Social Media’, предложена масштабируемая система, использующая многоагентный подход для автоматического обнаружения и классификации манипулятивных практик в соответствии с фреймворком DISARM. Разработанная система позволяет повысить эффективность анализа FIMI и улучшить оперативную совместимость данных, дополняя возможности экспертов-аналитиков. Возможно ли дальнейшее развитие подобных систем для проактивного выявления и нейтрализации информационных угроз в режиме реального времени?

Иллюзия Контроля: Распространение FIMI и Необходимость Автоматизации

Иностранная информационная манипуляция и вмешательство (FIMI) становится все более частым и изощренным явлением, представляя серьезную угрозу демократическим процессам и национальной безопасности. Вмешательство больше не ограничивается грубыми попытками дезинформации; современные кампании используют сложные сети ботов, дипфейки и таргетированную рекламу для распространения ложной информации и поляризации общества. Усложнение тактик, в сочетании с увеличением объемов информации, создает серьезные вызовы для традиционных методов обнаружения и противодействия, требуя разработки новых, автоматизированных систем анализа и реагирования. Эти кампании направлены на подрыв доверия к институтам, искажение общественного мнения и, в конечном итоге, на дестабилизацию политической системы, что делает борьбу с FIMI критически важной задачей для обеспечения национальной безопасности и сохранения демократических ценностей.

Современные методы обнаружения и анализа кампаний по иностранному информационному манипулированию и вмешательству (FIMI) сталкиваются с непреодолимыми трудностями из-за экспоненциального роста их объема и скорости распространения. Традиционные подходы, основанные на ручном анализе данных и мониторинге, попросту не успевают обрабатывать потоки дезинформации, что приводит к задержкам в реагировании и снижению эффективности контрмер. Автоматизированные системы, использующие алгоритмы машинного обучения и искусственного интеллекта, становятся необходимостью для оперативного выявления признаков манипуляций, классификации дезинформации и прогнозирования новых угроз. Эти инструменты позволяют обрабатывать огромные массивы данных в режиме реального времени, выявляя закономерности и аномалии, которые остаются незамеченными при ручном анализе, и тем самым обеспечивают более надежную защиту от информационного воздействия.

Агентный Конвейер: Систематизация Анализа Операций Влияния

Разработанный нами многоагентный конвейер использует возможности агентного ИИ для выявления манипулятивных техник и сопоставления их с тактиками, техниками и процедурами (TTP), определенными в рамках DISARM (Detection of Influence, Manipulation, and Disinformation). Конвейер предназначен для автоматизированного анализа операций влияния и позволяет идентифицировать конкретные манипулятивные приемы, используемые злоумышленниками, путем сопоставления наблюдаемых паттернов поведения с заранее определенным набором TTP, структурированным в соответствии с методологией DISARM. Это обеспечивает систематический подход к анализу и категоризации манипулятивного контента.

Архитектура, управляемая техниками (Technique-Guided Agent Architecture), позволяет реализовать DISARM (Disinformation, Impairment, Suppression, and Replacement) как исполняемый процесс расследования. В рамках данной архитектуры, тактики, техники и процедуры (TTP) из DISARM структурированы и применяются агентами ИИ в качестве руководящих принципов для анализа. Это обеспечивает последовательное и воспроизводимое выполнение расследований в каждом цикле, гарантируя, что каждый анализ проводится по единому стандарту и с учетом конкретных TTP, определенных в рамках DISARM. Подобный подход позволяет автоматизировать процесс выявления манипулятивных практик и систематизировать результаты анализа.

В основу разработанного конвейера положен доступ к модели Claude Opus 4.5 для обработки данных и формирования выводов. Все собранные доказательства и результаты верификации надежно сохраняются в базе данных SQL, что обеспечивает целостность данных и возможность масштабирования системы. Полное время выполнения конвейера, включая все этапы анализа, составляет 35 минут, а общая стоимость API-запросов — 11.4 доллара США.

Практическая Проверка: Валидация Конвейера на Реальных Данных

Для валидации многоагентного конвейера использовались два реальных набора данных: кампания в X (ранее Twitter) из Китая, направленная против Го Вэнгуя, и кампания в Telegram из России, нацеленная на выборы в Молдове. Эти наборы данных были выбраны для обеспечения разнообразия тактик, платформ и географических регионов, представляя собой сложные сценарии манипулирования общественным мнением. Использование реальных данных позволило оценить производительность конвейера в условиях, приближенных к реальным, и продемонстрировать его способность адаптироваться к различным стратегиям дезинформации.

В ходе тестирования Multi-Agent Pipeline на реальных данных, а именно кампании на X, направленной против Го Вэнгуя, и кампании в Telegram, касающейся выборов в Молдове, была продемонстрирована способность системы точно идентифицировать и классифицировать манипулятивные действия. Эти действия были сопоставлены с конкретными тактиками, техниками и процедурами (TTP) из фреймворка DISARM, что позволило достичь 50%-ного процента успешного сопоставления техник на протяжении 14 автономных итераций. Данный показатель отражает способность системы к последовательному и автоматизированному анализу и категоризации наблюдаемых паттернов манипулятивного поведения.

В ходе анализа данных Telegram, связанных с выборами в Молдове, многоагентный конвейер успешно идентифицировал более 30 ранее не обнаруженных учетных записей, классифицированных как боты. Этот результат демонстрирует эффективность системы не только в сравнении с существующими результатами ручной оценки, но и указывает на ее способность к адаптации и обнаружению новых тактик. В основе данной эффективности лежит принципы Agentic AI, позволяющие конвейеру самостоятельно анализировать данные, выявлять закономерности и проводить сложные, неструктурированные расследования без необходимости предварительной настройки или вмешательства человека.

Влияние на Операционную Эффективность и Будущее Развитие

Анализ показывает, что внедрение агенто-ориентированной реализации DISARM значительно повышает ситуационную осведомленность, совместимость различных систем и эффективность взаимодействия человека и машины в рамках многодоменных операций. Такая операционализация позволяет операторам получать более полное и своевременное представление об обстановке, обеспечивая возможность быстрого и скоординированного реагирования на возникающие угрозы. Улучшенная совместимость систем, достигаемая благодаря DISARM, способствует эффективному обмену данными и совместному принятию решений, что критически важно в сложных сценариях современной войны. В конечном итоге, это приводит к повышению общей эффективности и живучести подразделений, действующих в различных областях боевых действий.

Исследование демонстрирует, что разработанная система существенно сокращает временные затраты на этапах наблюдения и анализа информации, ключевых для цикла принятия решений OODA (Observe, Orient, Decide, Act). Благодаря этому сжатию, операторы получают возможность значительно быстрее оценивать текущую обстановку и реагировать на возникающие угрозы. Ускорение этих фаз цикла позволяет не только повысить оперативность реагирования, но и опережать потенциальных противников, обеспечивая тактическое превосходство в динамично меняющейся обстановке. Это особенно важно в современных многодоменных операциях, где скорость принятия решений является критическим фактором успеха.

Стандартизированные выходные данные, полученные в рамках фреймворка DISARM, обеспечивают возможность интеграции разрозненных информационных потоков, что критически важно для коллективной обороны от трансграничных информационных угроз. Такая унификация позволяет различным системам и ведомствам обмениваться данными без потерь и искажений, создавая единую операционную картину. Это, в свою очередь, значительно повышает эффективность анализа поступающей информации, выявления дезинформации и координации действий по противодействию враждебной пропаганде. Использование единого формата обмена данными не только ускоряет процесс принятия решений, но и снижает вероятность ошибок, вызванных несовместимостью систем, что особенно важно в условиях динамично меняющейся обстановки и необходимости оперативного реагирования на возникающие угрозы.

Исследование демонстрирует стремление к автоматизации анализа сложных информационных потоков, что неизбежно ведет к усложнению систем. Однако, как отмечает Дональд Кнут: «Преждевременная оптимизация — корень всех зол». Авторы предлагают многоагентный подход, основанный на фреймворке DISARM, для выявления манипуляций в социальных сетях. Подобные решения, хоть и направлены на повышение эффективности, требуют тщательного обдумывания, чтобы избежать создания еще более громоздких и трудноподдающихся контролю систем. Важно помнить, что истинная ценность заключается не в количестве автоматизированных процессов, а в ясности и точности получаемых результатов.

Что дальше?

Представленная работа — не конец пути, а лишь очередная точка на карте. Автоматизация выявления манипуляций в информационном пространстве, даже опирающаяся на столь структурированный подход, как DISARM, неизбежно сталкивается с адаптивностью противника. Искусственный интеллект, обнаруживающий паттерны, порождает искусственный интеллект, обходящий их. Сложность — это тщеславие; упор на усложнение алгоритмов без понимания фундаментальных принципов дезинформации — бессмысленная гонка.

Будущие исследования должны сместить фокус с обнаружения тактик и техник (ТТП) как таковых, на понимание мотивации, стоящей за ними. Простое выявление «бота» не решает проблему, если не понимать, что этот «бот» пытается достичь. Необходим переход к агентному моделированию, способному предсказывать эволюцию информационных операций, а не только реагировать на уже свершившиеся факты. По сути, требуется создание «анти-ИИ», способного к критическому мышлению и выявлению скрытых намерений.

Возможно, истинный прогресс заключается не в создании более сложных систем обнаружения, а в развитии у аудитории критического мышления и медиаграмотности. И все же, в эпоху переизбытка информации, надежда на коллективное разумение представляется наивной. Совершенство достигается не когда нечего добавить, а когда нечего убрать. Иногда, молчание информативнее документации.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.15109.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-01-23 00:54