WWW.DISS.SELUK.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА
(Авторефераты, диссертации, методички, учебные программы, монографии)

 

Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |

«А. Г. Додонов, Д. В. Ландэ, В. В. Прищепа, В. Г. Путятин КОНКУРЕНТНАЯ РАЗВЕДКА В КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЯХ Киев – 2013 УДК 004.5 ББК 22.18, 32.81, 60.54 C95 А.Г. Додонов, Д.В. Ландэ, В.В. Прищепа, В.Г. Путятин Конкурентная ...»

-- [ Страница 3 ] --

Важной характеристикой сети является функция распределения степеней узлов P(k ), которая определяется как вероятность того, что узел i имеет степень ki = k. Сети, характеризующиеся разными P (k ), демонстрируют различное поведение. P(k ) в некоторых случаях может быть распределениями Пуассона ( P ( k = e - m m k k !, где m – математическое ожидание), экспоненциальным ( P ( k ) = e - k / m ) или степенным ( P ( k ) ~ 1 k g, k 0, g > 0 ).

Сети со степенным распределением степеней узлов называются безмасштабными (scale-free). Именно безмасштабные распределения часто наблюдаются в реально социальных сетях. При степенном распределении возможно существование узлов с очень высокой степенью, что практически не наблюдается в сетях с пуассоновским распределением.

Расстояние между узлами определяется как количество шагов, которые необходимо сделать, чтобы по существующим ребрам добраться от одного узла до другого. Естественно, узлы могут быть соединены прямо или опосредованно. Кратчайшим путем dij между узлами i и j называется наименьшее расстояние между ними.

Для всей сети можно ввести понятие среднего пути, как среднее по всем парам узлов кратчайшего расстояния между ними:

где n – количество узлов, dij – кратчайшее расстояние между узлами i и j.

Венгерскими математиками П. Эрдёшем (P. Erds) и А. Реньи (A. Rnyi) было показано, что среднее расстояние между двумя вершинами в случайном графе растет как логарифм от числа его узлов [Erds, 1960].

Некоторые сети могут оказаться несвязными, т.е. найдутся узлы, расстояние между которыми окажется бесконечным. Соответственно, средний путь может оказаться также равным бесконечности. Для учета таких случаев вводится понятие среднего инверсного пути (его еще называют «эффективностью сети») между узлами, рассчитываемое по формуле:

Сети также характеризуются таким параметром как диаметр или максимальный кратчайший путь, равный максимальному значению из всех d ij.

Д. Уаттс (D. Watts) и С. Строгатц (S. Strogatz) в 1998 году определили такой параметр сетей, как коэффициент кластерности [Watts, 1998], который характеризует уровень связности узлов в сети, тенденцию к образованию групп взаимосвязанных узлов, так называемых клик (clique). Кроме того, для конкретного узла коэффициент кластеризации показывает, сколько ближайших соседей данного узла являются также ближайшими соседями друг для друга.

Коэффициент кластерности может определяться как для каждого узла, так и для всей сети. Для сети коэффициент кластерности определяется как нормированная по количеству узлов сумма соответствующих коэффициентов для отдельных узлов.

Коэффициент кластерности для отдельного узла сети определяется следующим образом. Пусть из узла выходит k ребер, которые соединяют его с k другими узлами, ближайшими соседями.

Если предположить, что все ближайшие соседи соединены непосредственно друг с другом, то количество ребер между ними соk (k - 1). Т.е. это число, которое соответствует максиставляло бы мально возможному количеству ребер, которыми могли бы соединяться ближайшие соседи выбранного узла. Отношение реального Конкурентная разведка в компьютерных сетях количества ребер, которые соединяют ближайших соседей данного узла к максимально возможному (такому, при котором все ближайшие соседи данного узла были бы соединены непосредственно друг с другом) называется коэффициентом кластерности узла i - C (i). Естественно, эта величина не превышает единицы.

Посредничество (betweenness) – это параметр, показывающий, сколько кратчайших путей проходит через узел. Эта характеристика отражает роль данного узла в установлении связей в сети. Узлы с наибольшим посредничеством играют главную роль в установлении связей между другими узлами в сети. Посредничество bm узла m определяется по формуле:

где B(i, j ) – общее количество кратчайших путей между узлами i и j, B(i, m, j ) – количество кратчайших путей между узлами i и j, проходящих через узел m.

О «структуре сообщества» можно говорить тогда, когда существуют группы узлов, которые имеют высокую плотность ребер между собой, притом, что плотность ребер между отдельными группами – низкая. Традиционный метод для выявления структуры сообществ – кластерный анализ. Существуют десятки приемлемых для этого методов, которые базируются на разных мерах расстояний между узлами, взвешенных путевых индексах между узлами и т.п. В частности, для больших социальных сетей наличие структуры сообществ оказалось неотъемлемым свойством.

К свойствам реальных социальных сетей относятся и так называемые «слабые» связи. Аналогом слабых социальных связей являются, например, отношения с далекими знакомыми и коллегами.

В некоторых случаях эти связи оказываются более эффективными, чем связи «сильные». Так, группой исследователей из Великобритании, США и Венгрии, был получен концептуальный вывод в области мобильной связи, заключающийся в том, что «слабые» социальные связи между индивидуумами оказываются наиболее важными для существования социальной сети [Bjorneborn, 2004].

Для исследования были проанализированы звонки 4.6 млн.

абонентов мобильной связи, что составляет около 20 % населения одной европейской страны. Это был первый случай в мировой практике, когда удалось получить и проанализировать такую больСоциальные сети шую выборку данных, относящихся к межличностной коммуникации.

В социальной сети с 4.6 млн. узлов было выявлено 7 млн. социальных связей, т.е. взаимных звонков от одного абонента другому и обратно, если обратные звонки были сделаны на протяжении 18 недель. Частота и продолжительность разговоров использовались для того, чтобы определить силу каждой социальной связи.



Было выявлено, что именно слабые социальные связи (одиндва обратных звонка на протяжении 18 недель) связывают воедино большую социальную сеть. Если эти связи проигнорировать, то сеть распадется на отдельные фрагменты. Если же не учитывать сильных связей, то связность сети нарушится (рис. 34). Оказалось, что именно слабые связи являются тем феноменом, который связывает сеть в единое целое.

1) полная карта сети социальных коммуникаций; 2) социальная сеть, из которой изъяты слабые связи; 3) сеть, из которой изъяты сильные Несмотря на огромные размеры некоторых социальных сетей во многих из них существует сравнительно короткий путь между двумя любыми узлами – геодезическое расстояние. В 1967 г. психолог С. Милгран в результате проделанных масштабных экспериментов вычислил, что существует цепочка знакомств, в среднем длиной шесть звеньев, практически между двумя любыми гражданами США [Milgram, 1967].

Д. Уаттс и С. Строгатц обнаружили феномен, характерный для многих реальных сетей, названный эффектом малых миров (Small Worlds) [Watts, 1998]. При исследовании этого феномена ими была предложена процедура построения наглядной модели сети, которой присущ этот феномен. Три состояния этой сети предКонкурентная разведка в компьютерных сетях ставлены на рис. 35: регулярная сеть – каждый узел которой соединен с четырьмя соседними, та же сеть, у которой некоторые «ближние» связи случайным образом заменены «далекими» (именно в этом случае возникает феномен «малых миров») и случайная сеть, в которой количество подобных замен превысило некоторый порог.

В реальности оказалось, что именно те сети, узлы которых имеют одновременно некоторое количество локальных и случайных «далеких» связей, демонстрируют одновременно эффект малого мира и высокий уровень кластеризации.

С концепцией «малых миров» связан также практический подход, называемый «сетевой мобилизацией», которая реализуется над структурой «малых миров». В частности, скорость распространения информации благодаря эффекту «малых миров» в реальных сетях возрастает на порядки по сравнению со случайными сетями, ведь большинство пар узлов реальных сетей соединены короткими путями.

Экспертами по проблемам безопасности эффект «малых миров» в последнее время все чаще связывается с сетями террористических организаций, так называемыми оверлейными сетями, т.е.

сетями, надстроенными поверх сети Интернет.

Анализируя связи в сети, можно узнать о ее важных свойствах, например, выявить наличие кластеров, определить их состав, различия в связности внутри и между кластерами, идентифицировать ключевые элементы, связывающие кластеры между собой и т.д.

Вместе с тем серьезным препятствием при анализе является неполная информация о связях между отдельными узлами сети.

Недавно группа исследователей из Института Санта Фе (Santa Fe Institute) представила алгоритм, с помощью которого становится возможным автоматическое получение информации об иерархической структуре подобных сетей [Clauset, 2008]. Новый метод восстановления связей может поступить на вооружение как спецслужб, так и подразделений конкурентной разведки компаний. Так, например, зная только о половине связей между террористами, можно будет с высокой вероятностью восстановить недостающие звенья всей цепочки.

Даже не имея полного описания системы можно получать репрезентативную выборку связей и по ней пытаться достроить всю сеть. Анализ получающегося графа позволяет выявить потенциально важные связи, которые не удалось обнаружить в реальной сети. Например, имея информацию только о половине контактов участников сети между собой, можно с вероятностью 0,8 прогнозировать те связи, о которых сначала ничего не было известно. Очевидно, что данный метод может быть очень полезным при выявлении скрытых сетевых группировок, и таким образом поставить дело обеспечения государственной и коммерческой безопасности на качественно новый уровень.

Для анализа сложных сетей понятий, упоминаемых в отдельных документах из информационных потоков, могут применяться методы глубинного анализа текстов, а точнее контент-мониторинга и экстрагирования таких понятий, как персоны, компании, топонимы (географические названия) и т.п.

Одним из направлений анализа социальных сетей является визуализация, которая имеет важное значение, поскольку зачастую позволяет делать важные выводы относительно характера взаимодействия субъектов-узлов, не прибегая к точным методам анализа.

При отображении модели сети может оказаться целесообразным:

– размещение узлов сети в двух измерениях;

– пространственное упорядочение объектов в одном измерении в соответствии с некоторыми количественными свойствами;

– использование общих для всех сетевых диаграмм методов для отображения количественных и качественных свойств объектов и отношений.

В качестве примеров визуализации сетей можно рассмотреть некоторые разработки компании TouchGraph. Так, например, система TouchGraph Amazon отражает сеть, порожденную книгами и связями между ними (по тематикам, авторам, издательствам).

Компания TouchGraph также реализовала интерфейс для построения социальной сети на основе Livejournal – TouchGraph LiveJourКонкурентная разведка в компьютерных сетях nal Browser. В случае визуализации WWW средствами TouchGraph SEO Browser (www.touchgraph.com/seo) ребрами выступают не гиперссылки, а отношения подобия.

Сервис TouchGraph SEO Browser представляет собой Javaапплет, позволяющий визуализировать связи подобия между вебсайтами, которые рассчитываются в поисковой системе Google. В этом интерфейсе можно увидеть все веб-сайты, связанные отношением подобия с заданным понятием, при этом пользователь может указывать глубину связей и отображать взаимосвязи различных понятий. TouchGraph SEO Browser – весьма полезный инструмент также при поиске веб-сайтов, связанных с исходным общей тематикой (рис. 36).

Рис. 36 – Фрагмент отображения связей веб-серверов (от TouchGraph) В качестве примера применения возможностей анализа социальных сетей приведем фрагмент исследования сети связей понятий (фамилий персон), экстрагируемых из корпусов неструктурированных текстов – массивов документов, сканируемых из сети Интернет системой контент-мониторинга InfoStream [Григорьев, 2007].

При построении сети понятий использовались алгоритмы автоматического извлечения понятий из неструктурированных текстов. Следует отметить, что подходы к извлечению различных типов понятий из текстов существенно отличаются как по контексту их представления, так и по структурным признакам. Так, для выявления принадлежности документа к рубрике тематического классификатора могут использоваться специальным образом составленные запросы, включающие логические и контекстные операторы, скобки и т.п.

Выявление географических названий предполагает использование таблиц, в которых помимо шаблонов написания этих названий используются коды стран, названия регионов и населенных пунктов.

Еще один вид понятий, такой как «персоны», экстрагируется из текстов на основании правил, учитывающих таблицы допустимых имен и фамилий, шаблоны инициалов, возможные варианты совместного написания инициалов/имен и фамилий.

Следует отметить, что система InfoStream включает средства извлечения понятий и, среди прочего, предоставляет пользователям результаты в виде «информационных портретов», включающих такие понятия, как ключевые слова, географические названия, фамилии персон, названия фирм и т.д. В рамках этой системы анализируются свойства сетей, образованных понятиями, связанных друг с другом упоминаниями в тех же документах.

Сеть, образованная понятиями, извлекаемыми из потоков текстов, не статичен, а зависит от объемов документов, из которых извлекаются соответствующие понятия. Следовательно, для понимания структуры такой сети необходимо учитывать ее эволюцию.

Ребрам исходной сети приписываются весовые значения, равные количеству документов, в которых встречаются упоминания персон, отвечающих узлам. Для предотвращения «шума», ребра с весом, меньше чем 2 не учитывались. При развитии сети с фиксированным количеством персон, при увеличении количества рассмотренных документов среднее расстояние между узлами, соответственно уменьшается, достигая своего логического насыщения.

Интересен тот факт, что узлы рассматриваемой сети персон с максимальным количеством исходящих ребер преимущественно имеют наибольший уровень посредничества и не могут рассматриваться в качестве основы для построения кластеров при автоматической группировке, а скорее как элементы, соединяющие отдельные группы узлов.

Информационная сеть персон (наиболее упоминаемых) и их связей, полученных путем анализа выходного потока по экономической проблематике за определенный период времени, представлена в виде графа (рис. 37).

Конкурентная разведка в компьютерных сетях Рис. 37 – Отображение информационной сети персон Полученные эмпирические результаты могут быть полезными, например, при моделировании экономико-социальных процессов, выявлении и визуализации неявных связей отдельных объектов или субъектов. Феномен стабилизации сети связей на практике позволяет путем анализа небольшого массива документов выявлять устойчивые связи, снижать влияние шумовых факторов. Вместе с тем пока остается открытым вопрос оценки корреляции полученных информационных взаимосвязей персон, рассчитанных путем подсчета частоты документов, в которых персоны упоминаются совместно, и взаимосвязей реальных.

В список крупнейших социальных сетей, которые могут быть интересными для конкурентной разведки, можно включить:

- Facebook;

- ВКонтакте;

- LinkedIn;

- Livejournal;

Facebook (www.facebook.com) – крупнейшая социальная сеть, основанная в 2004 году М. Цукербергом и его компаньонами. Начиная с сентября 2006 года социальная сеть доступна для пользователей сети Интернет. 4 октября 2012 года аудитория Facebook составила 1 миллиард пользователей. Суточная активная аудитория превышает 525 миллионов человек. Около 500 млн. человек в месяц используют мобильные приложения Facebook. Каждый день в социальной сети пользователи оставляют 3,2 миллиарда «лайков»

и комментариев и публикуют 300 миллионов фотографий. На сайте зафиксировано 125 млрд. «дружеских связей». Ежемесячное количество просмотров страниц Facebook превышает 1 триллион.

«ВКонтакте» (vk.com) – крупнейшая в Рунете социальная сеть, созданная П. Дуровым в 2006 г., позиционирующая себя как «современный, быстрый и эстетичный способ общения в сети». По данным на начало 2013 года ежедневная аудитория «ВКонтакте»

составляет более 43 миллионов пользователей. Пользователям «ВКонтакте» доступен характерный для многих социальных сетей набор возможностей: создавать профиль с информацией о себе, производить и распространять контент, управлять настройками доступа, взаимодействовать с другими пользователями приватно и публично, отслеживать через ленту новостей активность друзей и сообществ. Социальная сеть «ВКонтакте» предлагает сторонним ресурсам использовать специально разработанные инструменты – виджеты – для глубокой интеграции с социальной сетью. Эти решения позволяют встраивать в веб-сайты систему комментариев для пользователей, сообщества, системы опросов, а также возможность легко поделиться ссылкой на материал с другими пользователями и авторизоваться на сайте. У сайта имеется мобильная версия, расположенная по адресу m.vk.com. 24 мая 2013 г. Роскомнадзор внёс домен vk.com и его IP-адрес в «Единый реестр запрещённых сайтов», однако уже через несколько часов удалил его оттуда, обосновав ошибку человеческим фактором.

Google+ (plus.google.com) – социальная сеть от компании Google, официально начавшая свою работу в 2011 г. На начало 2012 г.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях количество зарегистрированных в Google+ пользователей превышало девяносто миллионов человек. Сервис предоставляет возможность общения через Интернет с помощью специальных компонентов: Круги, Темы, ВидеоВстречи, Мобильная версия. Основополагающими принципами действия сервиса являются пользователи, приватность и живое общение. Информация, которой делятся участники сети, влияет на персонализированные результаты поиска Google. В основе работы Google+ лежит концепция кругов (Circles), благодаря которым пользователь регулирует свое общение. На основе кругов пользователь делится контентом, определяя, какой круг будет иметь доступ к информации, а какой нет. Обмен пользовательскими материалами идёт в специальной ленте (Stream), в которой можно следить за обновлениями участников кругов. Google была представлена также и мобильная версия социальной сети, в которой есть две уникальных функции: мгновенная загрузка фото и Чат (Huddle). Социальная сеть Google+ позволяет получать хорошие позиции в поиске Google.

«Мой Круг» (www.moikrug.ru) – русскоязычная социальная сеть, направленная на установление деловых контактов между людьми. Архитектура сети представляет собой круги пользователей, где первый круг – это близкие друзья пользователя, которым он доверяет свою контактную информацию, второй круг – это друзья друзей пользователя, а третий соответственно друзья друзей его друзей. Сеть «Мой Круг» была создана в 2005 г. В 2007 г. проект был куплен компанией «Яндекс». Теперь он является одним из сервисов Яндекса. В 2009 году к сервису был подключен экспорт вакансий из крупнейших тематических сайтов: hh.ru и rabota.mail.ru. В 2011 году социальная сеть «Мой круг» завершил процесс интеграции с социальными платформами – появилась возможность поиска друзей через аккаунты Facebook, Twitter, LiveJournal и LinkedIn.

LinkedIn (www.linkedin.com) – социальная сеть для поиска и установления деловых контактов. В LinkedIn зарегистрировано свыше 200 миллионов пользователей из 200 стран, представляющих 150 отраслей бизнеса. Социальная сеть LinkedIn, основанная Р.

Хоффманом, была запущена в эксплуатацию в 2003 г. Эта социальная сеть предоставляет возможность зарегистрированным пользователям создавать и поддерживать список деловых контактов. Контакты могут быть приглашены как из сайта, так и извне, однако LinkedIn требует предварительного знакомства с контактами. В случае, когда пользователь не имеет прямой связи с контактом, он может быть представлен через другой контакт. Список контактов LinkedIn может использоваться для: расширения связей, поиска компаний, людей и групп по интересам, публикации резюме и поиска работы рекомендовать пользователей (быть рекомендованными), публиковать вакансии, создавать группы по интересам. Социальная сеть LinkedIn также позволяет публиковать информацию о деловых поездках и конференциях.

Badoo (badoo.com) – социальная сеть знакомств, основанная в 2006 г. российским бизнесменом А. Андреевым. По состоянию на 2013 г. в Badoo зарегистрировано более 180 миллионов пользователей. Зарегистрировавшись, пользователь может общаться в чате, загружать на сайт свои фотографии, связываться с друзьями в своем регионе или за его пределами. Существуют также премиумуслуги, которые являются платными. Они предоставляются тем, кто хочет иметь большую популярность, расширить круг знакомств.

За время своего существования компания Badoo выпустила несколько продуктов под свободной лицензией, включая различные улучшения языка программирования PHP, сервер Pinba, собирающий статистику в реальном времени, бесплатный быстрый шаблонизатор Blitz для PHP.

«Живой Журнал», ЖЖ, LiveJournal, LJ (www.livejournal. com) – платформа для ведения онлайн-дневников (блогов), созданная в 1999 г. американским программистом Б. Фицпатриком.

ЖЖ предоставляет пользователям возможность публиковать свои и комментировать чужие записи, вести коллективные блоги («сообщества»), добавлять в друзья («френдить») других пользователей и следить за их записями в «ленте друзей» («френдленте»). Серверы ЖЖ находятся в США и система принадлежит американской компании LiveJournal, Inc., хотя ей и владеет российская компания SUP Media. По данным статистики LiveJournal.com на конец 2012 г.

в «Живом Журнале» зарегистрировано более 40 млн. пользователей. Среди настроек, функций и опций «Живого Журнала» следует выделить: разные типы записей и возможности их комментирования; указание расширенных сведений о пользователе; друзья и лента друзей; картинки пользователей; функции безопасности аккаунта.

Твиттер (англ. Twitter – «щебетать») (twitter.com) – сервис, позволяющий пользователям отправлять короткие текстовые заметки (до 140 символов), используя веб-интерфейс, SMS, средства мгновенного обмена сообщениями или сторонние программыклиенты. Созданный Дж. Дорси в 2006 г., по состоянию на начало 2011 года сервис насчитывает свыше 200 млн. пользователей, из них 50 млн. пользуются Твиттером ежедневно. 55 % пользуются Конкурентная разведка в компьютерных сетях Твиттером на мобильных гаджетах. Особенностью Твиттера является публичная доступность размещённых сообщений; это называется микроблоггингом.

4.3. Мониторинг социальных медиа Мониторинг социальных медиа – важнейший этап для успешного развития бизнеса, продвижения в Интернет, конкурентной разведки. С помощью социальных медиа можно узнать наиболее полную информацию об аудитории товара или услуги, ее мнении о работе компании.

Рассмотрим несколько сервисов для эффективного мониторинга социальных медиа, сосредоточив внимание на наиболее доступных:

Seesmic (seesmic.com) – бесплатный сервис мониторинга социальных медиа. Поддерживает мониторинг таких ресурсов, как:

Twitter, Facebook, LinkedIn, Chatter, Google Buzz, Ping.fm. Есть приложения как для веб, так и для персонального компьютера, iPhone, Android, Windows Mobile.

Socialmention (www.socialmention.com) – платформа бесплатного поиска и анализа информации в социальных сетях. Система ищет упоминания в выбранных сетях или во всех сетях сразу.

Предоставляет анализ тональности упоминаний, связанные ключевые слова, популярные источники и многое другое. Охват системы – более 100 социальных медиа, включая социальные сети, социальные закладки, блоги, форумы и многое другое.

Hootsuite (hootsuite.com) – многофункциональный сервис для работы с социальными медиа. Система Hootsuite позволяет работать с аккаунтами Twitter, Facebook, LinkedIn, MySpace и Foursquare, с блогами на WordPress. Сервис HootSuite является сертифицированным партнёром Twitter. Обеспечивает постинг (posting) по расписанию, возможность отслеживать сообщения по ключевым словам и упоминаниям. Система HootSuite также предоставляет полноценную интеграцию с Facebook. Система HootSuite является условно-платной, есть бесплатная версия (аналитика, 5 социальных профилей, 2 RSS/Atom ленты. Доступна на мобильных платформах: iPhone, Android, Blackberry. Все мобильные программы бесплатны.

YouScan (www.youscan.ru) – система мониторинга русскоязычных социальных медиа. Система YouScan отслеживает упоминания в блогах, форумах, социальных сетях (Facebook, ВКонтакте), Twitter, YouTube, и предоставляет результаты мониторинга в анаСоциальные сети литическом интерфейсе с функциями одновременной работы нескольких сотрудников. Представляет отчеты по количеству сообщений с упоминаниями ключевых слов, авторов, источников, тональности. Система YouScan предлагает 5 тарифных пакетов, в том числе один бесплатный (Freemium – количество тем – 1; пользователей – 2).

BuzzLook (buzzlook.ru) – сервис мониторинга социальных медиа: «ВКонтакте», Facebook, Livejournal, Flickr, YouTube и Twitter, позволяющий: следить за репутацией бренда; изучать деятельность конкурентов в сети; отвечать на вопросы клиентов в социальных сетях; собирать предложения от клиентов; поддерживать онлайнсообщества.

IQBuzz (www.iqbuzz.ru) – сервис для мониторинга социальных медиа – большого количества источников и площадок, таких как LiveInternet, LiveJournal, Twitter, Яндекс.Блоги, сервисы видеохостинга RuTube и YouTube, различные новостные, развлекательные, специализированные, тематические и региональные порталы. Система обеспечивает круглосуточный мониторинг, позволяет получать информацию практически в режиме реального времени. Система IQBuzz позволяет определять тональность пользовательских сообщений, анализировать социа-льно-демографические характеристики их авторов на основании информации из профайлов социальных сетей. Имеется возможность подключения по запросам пользователей новых источников для мониторинга.

Socialbakers (www.socialbakers.com) – сервис сбора статистики о работе социальных сетей, называющий себя «сердцем статистики Facebook». Система Socialbakers известна своими рейтингами брендов на Facebook, в разных категориях. Кроме Facebook сервис Socialbakers предоставляет возможность бесплатного мониторинга информации в таких сетях, как в Twitter, Google+, LinkedIn.

SocialSeek (socialseek.com) – простой в использовании бесплатный сервис мониторинга нескольких социальных медиа в режиме реального времени. Обеспечивает поиск в новостях, блогах, Twitter, Facebook, Youtube.

Socialpointer (www.socialpointer.com) – простой сервис мониторинга в социальных сетях, новостях, блогах. Имеется базовая аналитика.

PeerIndex (www.peerindex.net) – бесплатный сервис анализа социальных медиа, прежде всего Twitter, Facebook, LinkedIn. Определяет размеры «социального капитала» или влиятельности компании, профессионала, публикации и др.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях PostRank (www.postrank.com) – сервис компании Google, позволяющий в режиме реального времени анализировать данные по темам, тенденциям, событиям, имеющим отношение к личности или бизнесу.

Topsy (topsy.com) – бесплатный сервис поиска в режиме реального времени по социальным медиа.

HowsSciable (www.howsociable.com) – бесплатный инструмент мониторинга брендов и ключевых слов в 32 социальных сетях.

Twitalyzer (www.twitalyzer.com) – аналитическая программа-клиент для Твиттера, позволяющая отслеживать количество переходов, анализировать позитивные и негативные комментарии, сегментировать аудиторию. Интегрирована с системой Google Analytics, выводит интерактивные диаграммы и графические инструменты.

WildFire (monitor.wildfireapp.com) – многофункциональный онлайн-сервис для коммерческого медиа-маркетинга в социальных сетях, включающий инструмент Wildfire Messages, предназначенный для создания, мониторинга и управления сообщениями. Позволяет настроить отложенный постинг сообщений в социальные сети по расписанию. Предоставляет полноценный функционал для продвижения брендов в различных социальных сетях.

Kurrently (www.kurrently.com) – бесплатная поисковая система по социальным сетям Twitter и Facebook, позволяющая отслеживать, распространенять целевую информацию по социальным сетям.

Trackur (www.trackur.com) – коммерческий онлайн-инструмент мониторинга и анализа социальных медиа. Позволяет отслеживать репутацию брендов по новостным веб-сайтам, блогам, форумам, социальным сетям Twitter, Google+ и Facebook.

Babkee (www.babkee.ru) – система мониторинга упоминаний в социальных медиа. Позволяет решать такие задачи, как оценка репутации бренда; анализ эффективности рекламных кампаний в сети Интернет; проведение маркетинговых исследований рынка, конкурентов и целевой аудитории; реагирование на обращение пользователей и их поддержка. Система позиционируется как уникальная услуга оценки значимости сообщений. Есть возможность бесплатного использования.

Buzzware (www.buzzware.ru) – сервис мониторинга социальных медиа, позволяющий исследовать мнения пользователей о брендах, которые они выражают в блогах и социальных сетях. Сервис можно использовать для репутационного анализа, изучения конкурентов, получения представлений о пользовательском опыте и ожиданиях и, конечно же, для оценки успешности проведенных кампаний в сети Интернет.

SemanticForce (www.semanticforce.net) – сервис, обеспечивающий мониторинг неструктурированных источников – комментариев в сетевых СМИ и интернет-магазинах (рис. 38). Выдает более 20 видов аналитических отчетов. Сервис SemanticForce интегрирован с внешними системами: Klout, Copiny, GoogleAnalytics.

Рис. 38 – Фрагмент веб-сайта службы SemanticForce Brandspotter (www.brandspotter.ru) – система мониторинга социальных медиа, предлагающая стандартный набор услуг, в том числе, определение эмоциональной окраски высказываний, статистика мониторинга сообщений по темам, платформам, авторам.

Крибрум (www.kribrum.ru) – система мониторинга социальных сетей, позволяющая отслеживать и анализировать упоминания бренда, продуктов или услуг, ключевых персон, событий, географических названий. Содержит инструментарий автоматического оценивания эмоциональной окраски сообщений и построения интерактивных отчетов. Система сообщения, в которых бренд упоминается лишь вскользь. Данные начинают отображаться в системе через 2–4 часа после их публикации.

Wobot (wobot.ru) – сервис, позволяющий прослеживать ретроспективу мнений в социальных сетях. Доступен широкий набор метрик, социальный граф пользователей. Обладает самообучающимся механизмом, позволяющий определять тональность сообщений.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях TweetDeck (tweetdeck.com) – бесплатное кроссплатформенное приложение – инструмент для управления и отслеживания сообщений в социальных сетях Twitter, Facebook, MySpace, LinkedIn. Поддерживает многоканальный колоночный интерфейс, всевозможные фильтры, в том числе, по ключевым словам. Аналитика отсутствует.

5. Управление репутацией в сетях 5.1. Проблема управления репутацией компаний Репутация представляет собой социальную оценку группы субъектов о человеке, группе людей или компании, сформировавшуюся на основе некоторых критериев.

Репутация компании – это комплекс оценочных представлений целевых аудитории о компании, сформированный на основе факторов репутации, имеющих значение для этой аудитории.

С другой стороны, успех, финансовая отдача компании напрямую связаны с ее репутацией. Так исследование, проведенное австралийскими учеными Г. Даулингом и П. Робертсом [Roberts, 2002], выявило два преимущества благоприятного имиджа компании.

Сравнив данные рейтинга 500 лучших и наиболее уважаемых компаний США, ежегодно составляемого американским журналом Fortune, за 1984–1995 годы с финансовыми показателями компаний за этот же период, ученые выявили взаимосвязь между репутацией фирмы и ее финансовым уровнем. Выяснилось, что чем выше репутация у компании, тем, во-первых, дольше период, на протяжении которого она получает максимальный доход от своей деятельности, и, во-вторых, тем меньше времени компании нужно для достижения средних по отрасли финансовых показателей при внедрении инноваций.

Репутационный капитал (Reputational Capital) – понятие не только маркетинговое, не меньшее отношение оно имеет и к финансам. В соответствии с Международными стандартами финансовой отчетности (МСФО) деловая репутация, или гудвилл (goodwill), представляет собой разницу между ценой, заплаченной за предприятие покупателями, и «справедливой стоимостью» (данная величина зачастую значительно отличается от простой стоимости всех активов фирмы). Например, в российских правилах бухгалтерского учета под репутацией понимается «разница между покупной ценой организации и стоимостью по балансу всех ее активов и обязательств».

Чтобы иметь возможность выяснять нематериальную цену компании, разрабатываются экспертные оценки репутации. Стоимость репутации может определяться экспертами, например, таким образом. Сначала рассчитывается доход, полученный компанией за счет бренда (разница между реальной прибылью и доходами, котоКонкурентная разведка в компьютерных сетях рые можно получить, продавая небрендированный товар), а затем полученная сумма умножается на специально рассчитанный коэффициент (зависящий от положения компании в отрасли, стабильности финансовых показателей и т.д.) Результат и есть цена брэнда, являющегося важной частью репутации.

Существуют и косвенные оценки уровня репутации компаний, например, основанные на результатах опроса руководителей фирм и аналитиков, оценивающих компании по таким параметрам, как качество менеджмента и продукта, способность привлечь и удержать квалифицированные кадры, финансовая стабильность, эффективное использование активов, инвестиционная привлекательность, применение новых технологий и т.п.

Понятие «Управление репутацией в Интернете» (Online Reputation Management, ORM) по сути представляет собой комплекс мероприятий по обнаружению в сети негативного контента и сведения его к минимуму в социальных медиа и в результате поисковой выдачи. Это, своего рода, PR-кампания в киберпространстве.

Ветвью ORM является SERM (Search Engine Reputation Management) – поисковое управление репутацией. На Западе такие услуги практикуются очень активно, и рост ORM в год составляет порядка 35–40 %.

Сегодня по статистике компании Google 70 % пользователей ищут отзывы о товарах и услугах, прежде чем купить их. Историически первой компанией, которая стала практиковать двустороннюю связь с клиентами в социальных сетях, стала компания eBay.

На основе обратной связи был составлен рейтинг продавцов, на который могли опираться покупатели при принятии решения о покупке. В России ярким примером отображения репутации компании, базирующейся на отзывах пользователей, можно назвать систему Яндекс.Маркет. Больше половины пользователей Интернета при выборе того или иного продукта, компании, заказчика, исполнителя и т.д. опираются на информацию, предоставленную другими пользователями.

Работы по управлению репутацией проводят как специализированные PR-агентства, работающие на просторах веб-пространства, так и подразделения SEO-агентств, которые запускают PRкампании, направленные на поиск и устранение негативного контента. Кроме того, такие услуги предоставляют и частные лица – фрилансеры, специалисты в области интернет-маркетинга и SEO. В крупных компаниях существуют свои собственные отделы, работа которых направлена на управление репутацией фирмы, бренда, товара, услуги.

Понятие «Управление репутацией в Интернете» (ORM) уже стало устоявшимся термином и на эти цели на Западе ежегодно выделяется часть бюджета большинства крупных компаний. Вместе с ростом влияния социальных медиа на взгляды и предпочтения людей растет и необходимость крупных компаний следить за своим имиджем в сети. На этом фоне не кажется странным рост рынка ORM на 40 % ежегодно.

Основная задача управления репутацией – формирование положительного имиджа о компании и ее продукте. Так как сложно охватить абсолютно все пользовательские отзывы и убрать весь негатив, обычно усилия концентрируются в трех областях: поисковой выдаче, отзывах в электронных СМИ и упоминаниях в социальных медиа. Приходится работать как с контентом, создаваемым редакторами различных изданий, так и простыми пользователями.

Для создания целостного положительного образа информация из этих трех источников должна быть положительной или нейтральной.

Управление репутацией в поисковых системах – Search Engine Reputation Management (SERM) – комплекс мероприятий, направленных на исключение негативных отзывов о компании, товаре или услуге в результатах выдачи поисковой системы.

Услуга управления репутацией в поисковых системах необходима:

– компаниям, желающим исключить или минимизировать негативные отзывы о своей деятельности (продукции);

– компаниям, желающим сформировать положительные отзывы или увеличить их количество и видимость для целевой аудитории.

Негативная информация, наносящая вред репутации в сети, может быть различного происхождения. Условно выделяют три основные группы происхождения негативного контента [Ковальчук, 2012]:

– неумышленный негатив – это могут быть как отзывы недовольных клиентов, которые не имеют помыслов нанести вред репутации компании, а просто не удовлетворены итогами сотрудничества, так и неосторожно размещенные в Интернете фотографии с корпоративных праздников, высказывания сотрудников в адрес клиентов и т. п. Обычно такой негатив не представляет большой угрозы, но игнорировать его ни в коем случае нельзя;

– умышленный негатив с целью ударить по репутации – в этом случае классический пример – отрицательные отзывы уволенных Конкурентная разведка в компьютерных сетях или уволившихся сотрудников, недовольных концепцией компании.

– черная PR-кампания – самый опасный вид негативного контента, наносящий серьезный удар по репутации. Такие PR-кампании проводят специалисты, которые тщательно изучают бизнес конкурента и точно знают, где скрыта ахиллесова пята. Организуются крупные рейдерские захваты, способные привести к полному краху не только репутацию, но и весь бизнес в целом. Данную услугу у PR-специалистов заказывают крупные серьезные конкуренты.

Самыми уязвимыми тематиками в плане притяжения негативных отзывов можно назвать:

– банки, финансовые институты;

– деятели политики и шоу-бизнеса;

– туризм, путешествия (отзывы об отелях, курортах, туроператорах, авиаперевозчиках);

– мобильная техника и связь (операторы, телефоны, электронные планшеты);

– бытовая техника;

– заведения общепита (рестораны, кафе, бары).

Соответственно, размещается и распространяется негативный контент на различных площадках:

– блоги и форумы;

– социальные сети;

– тематические веб-сайты и порталы;

– специализированные сервисы отзывов (otzyv.ru, irecommend.

ru, otzovik.com и др.).

Бороться с негативным контентом призвана поисковое управление репутацией – SERM. Задача SERM состоит в вытеснении из результатов поиска веб-страниц с нежелательной информацией, в результате чего целевая аудитория перестанет видеть такие ресурсы, так как пользователи не будут выходить на них с помощью поисковых систем. Для достижения этой цели создаются материалы с позитивным контентом, предполагая, что они вытеснят негативные нежелательные сообщения. Для размещения позитивного контента (с целью вытеснения негативного) используются самые авторитетные веб-ресурсы:

– крупные новостные ресурсы;

– тематические порталы;

– отраслевые форумы;

– персональные блоги и личные сайты потребителей.

Продвигаются страницы с позитивным контентом при помощи стандартных инструментов поисковой оптимизации (Search Engine Optimization, SEO), таких как ссылочные биржи, покупка, обмен ссылками на статьи с тематическими ресурсами, размещение анонсов, новостей и др. При этом позитивный контент следует размещать регулярно, так как негативный контент способен проявляться вновь и портить репутацию.

Управление репутацией в сети обычно начинают с мониторинга поисковой выдачи и социальных медиа с целью выявления информации по заданному объекту. Существует несколько методов мониторинга:

– ручной мониторинг поисковых систем путем ввода целевых поисковых запросов;

– использование систем оповещения, интегрированных с поисковыми системами, например, Яндекс.Блоги (blogs.yandex.ru) и Google Оповещения (google.ru/alerts). В этих случаях релевантная информация поступает на электронную почту подписчика;

– использование специальных средств мониторинга репутации компаний в социальных сетях.

В качестве пространства мониторинга для управления репутацией выбирают сетевые ресурсы, где размещаются отзывы потребителей:

– социальные сети;

– блоги и форумы;

– тематические веб-сайты и порталы;

– специальные сервисы отзывов.

Одним из критериев качества услуги мониторинга репутации является полнота охвата – доля информации об объекте, исследуемая во время работы от общего объема информации в сети об объекте. По-прежнему основным инструментом поиска информации являются традиционные поисковые системы, они охватывают значительную часть интернет-контента, а также некоторую часть социальных медиа.

Сегодня во всем мире существуют сотни систем мониторинга репутации, среди которых можно назвать системы Babkee, Brandspotter, BuzzLook, Buzzware, IQBuzz, Крибрум, SemanticForce, Wobot, Youscan. В исследованиях Кена Барбери (Ken Burbary) и Адама Коэна (Adam Cohen) [Burbary, 2009-2013] приведен список из 230 систем мониторинга репутации, для многих из которых предлагаются бесплатные тестовые периоды для оценки качества их работы.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях 5.2. Моделирование репутации в сетях В последнее время в рамках теории анализа социальных сетей большое внимание уделяется оценке репутации отдельных субъектов (агентов, узлов социальных сетей) и уровня доверия между ними [Расторгуев, 2006], [Губанов, 2009].

Формально социальная сеть представляет собой граф, в котором множество вершин – это совокупность агентов, субъектов – индивидуальных или коллективных, а множество ребер представляет собой совокупность отношений, совокупности социальных связей между агентами.

При моделировании социальных сетей возникает необходимость учета динамики социальных связей – взаимного влияния агентов.

Влияние в данном случае рассматривается как процесс и результат изменения индивидом (субъектом влияния) поведения другого субъекта – объекта влияния, его установок и оценок в ходе взаимодействия [Расторгуев, 2006]. Таким образом, влияние – это способность воздействовать на чьи-либо представления или действия [Новиков, 2002]. Различают направленное и ненаправленное влияние [Новиков, 2007]. Направленное влияние использует в качестве механизмов воздействия на другого человека убеждение и внушение. При этом индивид – субъект влияния – ставит перед собой задачу добиться определенных результатов от объекта влияния. Ненаправленное (нецеленаправленное, косвенное) влияние – это влияние, при котором индивид не ставит перед собой задачу добиться определенных результатов от объекта влияния.

Целенаправленное влияние участников социальной сети (или субъектов, не входящих в сеть, но использующих ее в качестве инструмента информационного воздействия) является частным случаем информационного управления, заключающегося в формировании у управляемых субъектов такой информированности, чтобы принимаемые ими на ее основе решения были наиболее выгодны для управляющего субъекта.

Возможности влияния одних участников социальной сети на других ее участников существенно зависят от репутации первых.

Репутация – «создавшееся общее мнение о достоинствах или недостатках кого-либо, чего-либо, общественная оценка» [Ермаков, 2005]. Репутацию можно рассматривать как «весомость» мнения сообщества об отдельном агенте или группе агентов, определяемую его взглядами и деятельностью (активностью). При этом репутация может быть как индивидуальной, так и коллективной.

Репутация возрастает, если выбор агента (ответы на некоторые ключевые вопросы) совпадает с тем, чего от него ожидает сообщество, и понижается в противном случае.

Приведем формальное определение репутационной модели [Губанов, 2009].

Пусть {a1, a2,..., an } – множество агентов – узлов социальной сети, которые влияют друг на друга. Матрицу влияния обозначим как A = aij ( aij 0 обозначает степень доверия i-го агента ji = 1, n му). При этом очевидно, что если i-й агент влияет на j-го, а j-й влияет на k-го, то это означает следующее: i-й агент косвенно влияет на k-го (транзитивность), что позволяет строить цепочки косвенных влияний.

Предположим, что у каждого агента в начальный момент времени имеется мнение по некоторому ключевому вопросу. Пусть мнение сообщества агентов сети отражает вектор начальных мнений b 0 размерности n. Мнение каждого агента меняется под влиянием мнений других агентов социальной сети.

Будем считать, что мнение i-го агента в момент времени t равно В [Ермаков, 2005] показано, что при многократном обмене мнениями, мнения агентов сходятся к результирующему вектору мнений B = lim bt. Таким образом, справедливо соотношение B = Ab.

Обозначим ri – параметр, описывающий репутацию i-го агента в социальной сети (сообществу), которую можно определить как нормированную сумму его влияний на всех остальных агентов социальной сети (предполагается, aij 0, i, j = 1,..., n ), т.е.

друг на друга всех членов социальной сети.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях В соответствии с приведенным выражением агент i имеет тем более высокую репутацию, чем выше его влияние на всех остальных членов социальной сети.

Моделирование с использованием гиперкомплексных числовых систем (ГЧС) позволяет применять развитый инструментарий из этой области математики.

В рамках модели, основанной на использовании ГЧС, каждый субъект (узел социальной сети) характеризуется своим отношением к ряду важных (ключевых) вопросов (пусть их количество равно N ). Тогда, по аналогии с [Lande, 2012], субъекту A можно поставить в соответствие гиперкомплексное число с базисом размерности 2N :

При этом каждому вопросу приписываются весовые значения wi+ и wi-, которые соответствуют уровню положительного отношения субъекта к данному вопросу ( wi+ ) или отрицательного ( wi- ), что является естественным расширением приведенного выше подхода. Оба значения могут быть в интервале [0, 1], в отдельных случаях можно предположить, что wi+ + wi- = 1.

Предлагается использовать ГЧС размерности 2N с базисом {e1, e2,..., e2 N } и законом умножения, который можно представить в виде таблицы:

Модель субъекта социальной сети в данном случае рассматривается как гиперкомплексное число вида:

Est ( A, B ) (соответствующими гиперкомплексными числами) A= e1a1+ + e2 a1- +... + e2 N -1a N + e2 N a N и B = e1b1+ + e2b1- +... + e2 N -1bN + Norm(g) – функция нормы гиперкомплексного числа:

где Norm(e2i -1 ) = e1, Norm(e2i ) = -e1.

Отношение большей части участников социальной сети (общества) к выбранным вопросам также представляется в виде гиперкомплексного числа Q = q1e1 + q2 e2 + q3e3 +... + q2 N e2 N, как и отдельный субъект D. Чем больше значение Est (Q, D), тем субъект более лояльный, «релевантный» обществу.

Можно ввести и другую оценку близости между гиперкомплексными числами, по аналогии с нормой различий между обычными векторами в векторном пространстве:

В этом случае субъект будет более лояльным по отношению к обществу, если оценка Est1 (Q, D ) будет меньшей.

Вместе с этим, вторая оценка по содержанию менее пригодна для задач выявления взаимного влияния субъектов. Например, при сравнении отношения субъекта к обществу с запросом, даже при полностью нулевых значениях весовых коэффициентов, относящихся к значению всей социальной сети (обществу), сумма в приведенном для выражения Est1 (Q, D ) не будет нулевой, т.е. полностью зависит от субъекта.

Поэтому ограничимся применением первой оценки.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях Рассмотрим для примера некоторые упрощенные частные случаи, при которых анализируются отношения общества и субъекта к одному вопросу.

1. Пусть значение, соответствующее обществу, имеет вид:

Q= e1 + e2, т.е. отношение к выбранному вопросу в обществе может быть как позитивным, так и негативным, с равной вероятностью. Пусть отношение субъекта к этому же вопросу однозначно позитивное, а именно: D = e1. В этом случае Est (Q, D ) = 0, что соответствует полной неопределенности.

2. Пусть значение, соответствующее обществу, как и в предыдущем случае, имеет вид: Q = e1 + e2. Пусть отношение субъекта к этому же вопросу также имеет вид: D = e1 + e2. В этом случае Est (Q, D ) = + - = 0, что, как и в предыдущем случае, соответствует полной неопределенности.

3. Пусть значение, соответствующее обществу, имеет вид:

Q = e1, а отношение субъекта к этому же вопросу: D = e1 + e2, тогда Est (Q, D ) = -=.

Следует отметить, что не все нулевые элементы приведенной выше «идеальной» таблицы в реальности могут быть нулевыми, однако предполагается, что данная таблица будет разреженной.

Редкие ненулевые элементы в ней могут характеризовать взаимосвязь различных вопросов.

Значения коэффициентов при базисных элементах образов субъектов социальной сети могут соответствовать вероятностям позитивного (или негативного) отношения субъектов к соответствующим вопросам. В этом случае путем перенумерации базисов таблицу умножения ГЧС можно представить в следующем виде:

где блок B1 (а в общем случае и любой ненулевой блок) будет иметь вид, дополненный коэффициентами wij, вычисляемыми в процессе обучения модели:

При этом w1 – вес позитивного отношения к вопросу t1, w12 – вес негативного отношения к вопросу t1, w1, w2 – веса взаимосвязей наличия противоречивых одновременных позитивных и негативных отношений к вопросу t1.

Тогда для документа A = a1e1 + a2 e2 + a3e3 + a4 e4 и документа B = b1e1 + b2 e2 + b3e3 + b4 e4 оценка близости будет иметь следующий вид:

Конкурентная разведка в компьютерных сетях Sim( A B) = Norm( (e1 ( w1 (a1b1 + a2 b2 ) + w2 (a1b3 + a2b4 + a3b1 + a4b2 ) + При этом функция Norm соответствует той ГЧС, таблица которой используется для поиска. Следует учитывать, что предложенная таблица может быть составной частью таблицы большей размерности. Переход от заполненной таблицы умножения к слабозаполненной (разреженной) можно осуществить изоморфным переходом [Калиновский, 2012], что значительно сократит количество операций при вычислении функции близости между субъектами.

В общем случае уровень доверия (близость) между субъектами A = e1a1+ + e2 a1- +... + e2 N -1aN + e2 N a N и B = e1b1+ + e2b1- +... + e2 N -1bN + +e2 N bN, которую можно трактовать как степень доверия, также характеризуется функцией, приведенной выше с учетном возможного наличия ненулевых недиагональных элементов таблицы:

Репутация субъекта Ai = e1ai+ + e2 ai- +... + e2 N -1aiN + e2 N aiN в этом определяется, как нормированная сумма уровней доверия со всеми остальными субъектами:

Для оценки уровня взаимного влияния субъектов социальной сети могут также использоваться другие методы, среди которых можно выделить: расчет меры взаимной информации (mutual information), расчет модифицированного коэффициента Dice (modified Dice coefficient), вхождение правдоподобия (log likelihood ratio), оценку c 2 (Chi-square test). Вместе с тем, без специальных модификаций никакой из этих методов не позволяет учитывать одновременно уровень позитивного и негативного отношения одного субъекта к ключевым вопросам, учитывать взаимную зависимость ключевых вопросов, вплоть до смысловой синонимии.

Применение модели определения репутации в социальных сетях на базе использования ГЧС может обеспечивать: возможность обучения системы, учет некоторой смысловой синонимии, омонимии в ключевых вопросах на уровне расширения таблиц умножения соответствующих ГЧС; возможность применения имеющихся наработок в области гиперкомплексных числовых систем, в том числе изоморфных ГЧС, но более пригодных для вычислений.

5.3. Живучесть информации в Интернете С проблемой управления репутацией в сети Интернет тесно связано понятие живучести информации. В свою очередь, для управления живучестью информационных объектов необходимо моделирование их жизненного цикла: формирования и развития, реакции на деструктивные воздействия, восстановления, разрушения.

Под живучестью понимают способность информационной системы (или ее части, фрагмента) адаптироваться к новым непредусмотренным условиям, противостояния нежелательным влияниям при одновременной реализации основной функции – целевого информирования. Кроме того, с живучестью информационных объектов сегодня связывают такая социально важная проблема, как обеспечение информационной безопасности.

Существует несколько механизмов, обеспечивающих живучесть информационных объектов в Интернете.

Ниже рассматриваются некоторые наиболее распространенные механизмы обеспечения живучести, которые в реальности применяются не в чистом виде, а как правило, в комбинированном.

Для изучения проблем, связанных с живучестью необходимо четко определить как само это понятие, так и привести формальную модель, на основании которой можно рассчитывать уровень живучести для таких трудно формализуемых сущностей, как информационные объекты.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях 5.3.1. Механизмы обеспечения живучести информационных объектов Понятие живучести информационной составляющей сети Интернет подразумевает способность информационных объектов (новостных сообщений, статей, документов, видеороликов и т.д.) своевременно выполнять свои функции (информирования) в условиях действия дестабилизирующих факторов. Такими факторами могут быть устранение отдельных объектов из информационного пространства, потеря ими свойств актуальности, доступности [Додонов, 2011], [Knight, 2003]. Рассмотрим некоторые из них.

1. Копирование данных при размещении их на целевой ресурс.

То есть автор размещает информацию, которая копируется хостинг-провайдером на некоторое количество зеркальных серверов.

Пример – скандально известная служба WikiLeaks (несколько сотен серверов, на которых хранятся фрагменты копий).

2. Перепечатка информации (републикации, «копипаст») на другие сайты с целью их информационного наполнения. В качестве примера приводится соотношение оригинальной информации и общего объема информации, сканируемой системой InfoStream [Григорьев, 2007] за первые четыре месяца 2012 г. по дням (рис.

39). При этом следует отметить, что наиболее важная и интересная информация перепечатывается сотни раз, в то время как неактуальная, неинтересная информация практически не дублируется.

Рис. 39 – Соотношение оригинальной информации (пунктирная линия) и общего объема информации (сплошная линия), сканируемой системой 3. Размещенная однажды информация навсегда попадает в архивные службы Интернета типа Архив Интернета (archive.org), коУправление репутацией в сетях торый накапливает сетевую информацию. Библиотека Конгресса США (www.loc.gov) купила права на хранение всех публичных сообщений социальной сети Twitter с 2006 года и всех твиттов, которые будут опубликованы впредь. Библиотека Конгресса также реализует и национальный проект сохранения и распространения цифрового контента Digital Preservation (www.digitalpreservation.gov – 1400 коллекций данных).

4. Информация часто остается в кешах поисковых систем, даже если она удалена с веб-страницы или страницы социальной сети.

Информация индексируется глобальными информационно-поисковыми системами и остается у них в кеш-памяти, откуда она доступна пользователям. Лишь относительно недавно у администраторов веб-ресурсов появилась возможность самостоятельного удаления своего контента из кешей Google и Яндекс. Часто многое, например, о человеке можно узнать в его блоге, онлайн-репутация – сегодня модный бренд. Что касается социальной сети Twitter, то twitFlink (www.twitflink.com), к примеру, который быстро соберет и выдаст твитты пациента. Сервис Google Replay позволяет находить и просматривать тематические сообщения в микроблогах за указанный период времени.

5. И наконец, информация с веб-сайта может сохраняться на локальных компьютерах конечных пользователей, которые получили к ней доступ либо непосредственно, либо через интеграторов информации.

5.3.2. Формальные модели живучести информационных объектов Известно, что живучесть информационного объекта оценивается как вероятность того, что объект будет неповрежденным в течение определенного периода времени t при определенных условиях [Li, 2012].

Если информационный объект сохраняется на n серверах (носителях информации), то вероятность разрушения этого объекта оценивается как:

В этом произведении Fi (t ) – вероятность потери информационного объекта на i -м сервере за время t.

Соответственно живучесть оценивается как:

Конкурентная разведка в компьютерных сетях Допуская, что вероятность уничтожения информационных объектов пропорциональна времени их существования, и то, что время их разрушения имеет степенное распределение (в соответствии с законом Парето), можно считать целесообразным и обоснованным исследование модели со степенным распределением потерь информационных объектов, что принципиально отличается от подходов, в которых используется пуассоновский поток ошибок (теория систем массового обслуживания) и распределение ошибок по Вейбулу. В этом случае, живучесть можно оценивать как:

где C, b – некоторые константы.

Закономерности статистического распределения времени жизни информационных объектов позволяют делать выводы, связанные с их живучестью, а именно учитывать явления самого подобия, нерегулярности потери информации, наличие «тяжелого хвоста» в распределении, которое характеризует чрезвычайно большое количество фактически устаревших информационных объектов и т.п.

При анализе жизненного цикла информационного объекта можно использовать еще два больших класса моделей: булевы и марковские.

В булевой модели можно предположить, что копии информационного объекта содержатся на n серверах, при этом i-му серверу соответствует булева переменная xi, которая может принимать значения {0,1}, то есть xi = 1, если информационный объект на сервере i активен, и 0 – в противном случае. Состояние информационного объекта определяется структурной функцией его доступности (булевой функцией) S ( x1, x2,K, xn ), которая принимает значения 1, если информационный объект доступен, и 0 в противном случае.

Если доступность информационного объекта рассматривать как функцию времени, то состояние информационного объекта на i-м сервере можно рассматривать как случайный процесс xi (t ), принимающий в произвольные моменты времени t 0 значения и 1. Для системы определяется вероятность ее безотказной работы по приведенным выше формулам.

Среди недостатков булевых моделей можно назвать предположение только о двух состояниях информационного объекта – активности (доступности) и неактивности. Кроме того, в общем случае характер отказов отдельных копий информационного объекта зависит от состояния других копий.

Информационный объект можно описать также марковской моделью. Пусть система (множество копий информационного объекта) имеет m возможных состояний. Обозначим множество состояний через M = { z1, z2, K, zm }. Для любого фиксированного момента времени t 0 состояние системы z ( t ) интерпретируется как случайная величина. Заданы множество всех состояний M, вектор распределения начальных вероятностей p(0) и функция переходных вероятностей. Определяется вероятность активности, «жизни» системы в заданный момент времени t (готовность системы). Применимость марковских моделей также имеет свои границы. Интенсивности переходов между отдельными состояниями системы могут быть нестационарными, принимаемые при расчете допущения относительно распределения интенсивности отказов могут значительно снизить точность полученных результатов; число состояний системы может быть так велико, что расчет становится практически невозможным.

Оценка живучести информационных объектов может проводиться на всех этапах их жизненного цикла. Существует несколько подходов, к проведению оценки живучести, имеющих наиболее общий характер. Живучесть можно оценить относительно некоторого стандартного внешнего воздействия либо относительно множества внешних воздействий. В этом случае решается задача нахождения множества характеристических векторов состояний информационного объекта (в простейшем случае – распределение по серверам), в которых реализуется конфигурация, обеспечивающая выполнение цели функционирования. Мощность этого множества может служить мерой живучести всего информационного объекта.

При анализе живучести информационных объектов рассматривается проблема информирования по их различным аспектам, независимо от наличия или отсутствия неблагоприятных факторов.

В связи с этим, в качестве количественного критерия оценки живучести целесообразно использовать отношение количества функций, выполняемых объектом при наличии определенных неблагоприятных воздействий либо множества таких воздействий, к общему количеству функций информационного объекта, с учетом критичности выполняемых и не выполняемых функций. Критичность Конкурентная разведка в компьютерных сетях каждой конкретной функции определяется индивидуально для каждого конкретного информационного объекта исходя из его специфики. Количественный показатель живучести конкретного информационного объекта в заданных условиях можно вычислять по формуле:

где Q – множество всех функций информирования, D – множество функций информационного объекта, выполняемых в заданных условиях (D Q), a n – критичность n-й функции. Таким образом, количественная оценка живучести информационного объекта будет изменяется в интервале [0, 1], живучесть тем выше, чем больше ее количественная оценка.

5.3.3. Цифровые следы и тени Удаление информационного объекта с веб-ресурса не может гарантировать его исчезновения из Интернета. Остаются не только «цифровые следы» и «цифровые тени».

Выражение «цифровые следы» (Digital Footprint) относятся к той информации, которая оставляется самим пользователем при работе в Сети и по которой можно не только его идентифицировать, но и «привязать» к определенным действиям, событиям, восстановить какие-то фрагменты биографии.

Часто пользователи по доброй воле указывает свои Ф.И.О., «привязывая» дальнейшую информацию к собственной личности, дату рождения, семейное положение, образование, профессию, места предыдущей работы и много чего еще, включая и контактные телефоны, и адреса электронной почты. Кроме «цифровых следов», которые пользователи оставляют сами, информация о пользователях постоянно тиражируется и без всякого его участия.

Информация о пользователе, создаваемая без его участия, получила название «цифровой тени» (Digital Shadow), которые возникают и накапливаются всякий раз, когда кто-то ищет пользователя через поисковые системы, когда происходит электронная почтовая рассылка по спискам, в которых он фигурирует и во многих других случаях. Индексация роботами поисковых машин страниц с информацией пользователя и их последующее кеширование – это тоже создание «цифровой тени», доступной каждому. Кроме «цифровых теней открытого доступа», создаются и копятся «цифровые тени ограниченного доступа» – записи камер наблюдения, банковские транзакции, биллинги интернет-магазинов, сервисов продажи билетов, телефонных звонков и др.

По оценке аналитической компании International Data Corporation (IDC), специализирующейся на исследованиях рынка информационных технологий, объем «цифровой тени», т.е. информации о пользователе Интернет, которая создается без его участия, уже в 2007 г. превысил объем информации, которую создает сам пользователь.

С проблемой репутации в Интернете ежедневно сталкивается все больше пользователей. Об этом свидетельствует и появление особых сайтов (например, www.suicidemachine.org), позволяющих одновременно удалить регистрацию и все сделанные записи на различных форумах и в социальных сетях. Такая операция называется «покончить с собой в Интернете». Однако эта система пока несовершенна. С недавнего времени эту заботу берут на себя специальные компании, так называемые «интернет-чистильщики», которые налаживают контакты с администрацией ведущих поисковых систем и социальных сетей, отдельных веб-сайтов, используют программные интерфейсы взаимодействия с кешами поисковых систем.

В качестве иллюстрации можно привести данные администрации социальной сети (сервиса микроблогов) Twitter о количестве запросов об удалении контента. По данным аналитиков, за первое полугодие 2013 года правительства разных стран направили в Twitter 1157 запросов о предоставлении информации. За аналогичный период 2012 г. эта цифра составляла 849. При этом в 10 раз выросло количество запросов об удалении контента. По числу запросов об удалении информации лидирует Россия. Кроме того, отмечается резкий рост правительственных запросов. 78 % всех запросов об информации (902) приходятся на долю США. На втором месте и третьем месте находится Япония (87) и Великобритания (26).

Понятие живучести информационного объекта подразумевает его способность своевременно выполнять свои функции (в данном случае – информирования) в условиях действия дестабилизирующих факторов. Такими факторами могут быть устранение отдельных информационных объектов из информационного пространства, потеря их актуальности, доступности. Необходимо отметить, что привлечение внимания аудитории к другой теме, порождение другого информационного объекта также может снизить актуальность текущего информационного объекта.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях При этом следует учитывать, что самая важная информация, попав в Интернет, остается там практически навсегда, и как показывает практика, рассчитывать на ее легкое удаление или изменение не приходится. Лучшим методом оказывается вытеснение нежелательной информации новыми сюжетами, проведение специальных мероприятий по содержательному исправлению ошибок [Додонов, 2010].

Учитывая эффект сверхживучести информации в сети Интернет, стоит учитывать несколько важных моментов, при борьбе с негативным контентом при управлении репутацией в сети:

– нельзя просто проигнорировать негативный контент; как известно, информационные сообщения, особенно негативной направленности, многократно дублируются в сети. Поэтому необходимы опровержения, позитивный контент;

– интернет-чистильщики – службы устранения негатива из сети Интернет могут «механически» лишь частично решить проблему. Негативная информация всеравно где-то останется и когда-то всплывет. Поэтому следует вытеснить негативный контент позитивным;

– позитивный контент должен быть правдивым, объективным.

Интернет – отличный детектор лжи;

– необходимо размещать «выталкивающую негатив» позитивную информацию в сети на различных целевых ресурсах, заботясь о гиперссылках на эту информацию.

Живучесть информационных объектов и систем трудно заметить в нормальных условиях функционирования. Это свойство рельефно проявляется только в случаях потери информации, возникновения нарушений в структуре информационной системы, отказе ее составляющих, отдельных функций, целенаправленных деструктивных влияний. В зависимости от класса систем, их сложности, степени организованности, а также от выбранного уровня анализа свойство живучести может оцениваться как устойчивость, надежность, адаптивность, отказоустойчивость.

Наблюдаемый в настоящее время процесс в области интеллектуализации автоматизированных систем, перехода от простой обработки данных к процессам поддержки принятия решений требует новых подходов. Именно поэтому особое место занимают задачи, связанные с обеспечением живучести, как информационных систем, так и информационных объектов в сетевой среде.

6. Правовые вопросы конкурентной разведки 6.1. Конкурентная разведка в правовом поле Безусловно, конкурентная разведка как сфера деятельности должна осуществляться в рамках правового поля государства. Основой для этого являются конституционные права на поиск, получение, передачу и использование информации во всех цивилизованных государствах. При этом следует отметить, что в ряде стран законодательство, ограничивающее деятельность по сбору и обработке информации, практически ставит конкурентную разведку под запрет.

Вместе с тем, в Российской Федерации «каждый имеет право свободно искать, получать, передавать, производить и распространять информацию любым законным способом. Перечень сведений, составляющих государственную тайну, определяется федеральным законом» (Конституция Российской Федерации, глава 2, ст. 29.4). В Украине также «каждый имеет право свободно собирать, хранить, использовать и распространять информацию устно, письменно или любым другим способом – по своему выбору» (Конституция Украины, раздел 2, ст. 34).

Таким образом, как в РФ, так и в Украине правовое регулирование в информационной сфере, к которой, безусловно, относится и конкурентная разведка, основывается на следующих принципах:

1) свобода поиска, получения, передачи, производства и распространения информации любым законным способом;

2) установление ограничений к доступу информации только законами государства;

3) открытость информации о деятельности государственных органов и органов местного самоуправления и свободный доступ к такой информации, кроме случаев, установленных законами государства;

4) по категории доступа информация подразделяется на открытую (общедоступную) и с ограниченным доступом. В свою очередь, информация с ограниченным доступом по своей правовой природе также подразделяется на два вида: сведения, составляющие государственную тайну; конфиденциальная информация.

Несмотря на то, что конкурентная разведка сегодня является признанной сферой деятельности, узаконенного понятия «конкурентная разведка» в России и Украине сегодня не существует, хотя деятельность по сбору, хранению, обработке и распространению Конкурентная разведка в компьютерных сетях информации регулируется целым рядом законодательных и нормативных актов:

Закон РФ «О средствах массовой информации» от 27.12.1991.

№ 2124-4 (ред. от 11.07.2011), ст. 4, 40, 41, 47, 49 – 52;

Закон Украины «О печатных средствах массовой информации» от 16.11.1992 г. № 2782-XII, ст. 6, 25.

Закон РФ «О частной детективной и охранной деятельности в Российской Федерации», от 11.03.1992 г. № 2487-1 (ред. от 03.12.2011), разделы 2-3;

Закон Украины «Об охранной деятельности» № 4616-VI от марта 2012 г., ст.. 9, 13, 19;

Закон РФ «О коммерческой тайне» от 29.07.2004 г. № 98-ФЗ (ред. от 11.07.11);

Гражданский кодекс Украины (ст. 505), Уголовный кодекс Украины (ст. 231, 232), Кодекс Украины об административных правонарушениях (ст.163, ст.163);

Закон РФ «Об информации, информатизации и защите информации» от 27.07.2006. № 149 (ред. от 06.04.2011), ст. 10, 11, 12, 20;

Закон Украины «Об информации» от 02.10.1992 г. № 2657-XII (с изменениями от 13.01.2011 г.), ст. 5-7.

Нельзя забывать, что осуществление мероприятий по обеспечению безопасности бизнеса даже в рамках конкурентной разведки иногда может быть воспринято как проведение оперативнорозыскной деятельности, проводить которую, согласно Законам Украины «Об оперативно-розыскной деятельности» от 18.02.1992 г.

№ 2135-XII и Федеральному закону РФ от 12.08.1995 № 144-ФЗ могут лишь субъекты, указанные в отдельных статьях данных Законов. При этом перечень субъектов является исчерпывающим, а проводить оперативно-розыскную деятельность другими юридическими и физическими лицами запрещается.

В то же время действующими Уголовными кодексами России и Украины предусмотрено уголовную ответственность за незаконный сбор с целью использования или использование сведений, составляющих коммерческую тайну, а также за разглашение коммерческой тайны.

При достаточно широком толковании норм законодательства любые процедуры сбора, обработки и хранения информации о конкурентах становятся, с одной стороны, легитимными, практически безнаказанными, а, с другой стороны, затруднительными. В России и в Украине фактически закрыт доступ к большому пласту свободно доступной в большинстве стран бизнес-информации, например, о недвижимости (имеющейся и заложенной), земельных участках, наличии банковских счетов и т.п. В этих странах большую часть сведений можно получить только путем консультаций с соответствующими экспертами.

При этом сегодня к деятельности компаний, занимающихся конкурентной разведкой, наблюдается повышенное внимание со стороны государственных контролирующих органов.

Это связано с несколькими группами правовых проблем, которые можно сгруппировать, выделив проблемы, связанные с:

1) защитой коммерческой тайны;

2) защитой персональных данных;

3) соблюдением авторских прав;

4) возможностью конкуренции на рынке самой конкурентной разведки.

Также можно выделить три класса основных проблем авторского права, имеющих отношение к конкурентной разведке, это проблемы, связанные с:

– правомерностью использования входной информации (источников информации), на основании которой формируются отчеты – результаты конкурентной разведки; проблемы, – авторскими правами на результаты конкурентной разведки;

– правами на применение (использование) специализированного программного обеспечения, необходимого для проведения конкурентной разведки.

Кроме того, одна из проблем, стоящая перед службами конкурентной разведки в России и Украине – практически полное отсутствие антидемпингового законодательства. Несмотря на то, что приход на этот рынок крупных международных игроков затруднен ввиду отсутствия необходимых связей, баз данных, архивов и даже лингвистической и правовой подготовки, с их стороны возможно проявление демпинга на услуги конкурентной разведки.

Ситуация может измениться, если будет создана четкая правовая база для деятельности, связанной со сбором и аналитической обработкой информации и, в частности, для конкурентной разведки.

Важное значение для становления конкурентной разведки имел ряд статей Закона РСФСР «О конкуренции и ограничении монополистической деятельности на товарных рынках» № 948-1 от 22.03.1991, которые запрещают незаконное использование инфорКонкурентная разведка в компьютерных сетях мации, составляющей коммерческую тайну, определяют функции и права государственных антимонопольных органов, содержат санкции, применяемые к нарушителям правил добросовестной конкуренции, и т.д. В Законе Украины «О защите от недобросовестной конкуренции» № 236/96-ВР от 07.06.1996 определяется состав информации, которая вводит в заблуждение (ст. 15-1), запрещает «Неправомерный сбор коммерческой информации», «Разглашение коммерческой информации» «Неправомерное использование коммерческой информации» (гл 4, ст. 16, 17, 19, соответственно).

Федеральный закон РФ от 20 февраля 1995 г. «Об информации, информатизации и защите информации» хотя и не содержит специальных правил, посвященных охране коммерческой тайны, но включает целый рад норм, имеющих к ней непосредственное отношение. В частности, в нем раскрываются понятия информационных ресурсов, конфиденциальной информации, защиты информации и т.д. Трудовой кодекс РФ от 30.12.2001 N 197-ФЗ допускает включение в трудовой договор условий неразглашения работником сведений, составляющих служебную или коммерческую тайну, ставших известными ему в связи с исполнением своих должностных обязанностей. В постановлении Кабинета Министров Украины от 9 августа 1993 года № 611 «О перечне сведений, которые не составляют коммерческой тайны» определен целый класс документов, касающихся деятельности бизнес-структур, которые являются фактически открытыми, в частности, учредительные документы, формы отчетности, информация об участии учредителей и должностных особ в других компаниях и т.п. Также следует выделить аналогичное постановление Правительства РСФСР от 5 декабря 1991 г.

№ 35 «О перечне сведений, которые не могут составлять коммерческую тайну», указывающее на те виды информации, которые не могут засекречиваться участниками информационного обмена.

Зачастую усилия конкурентной разведки направлены на получение коммерческой тайны конкурентов. И хотя в различных законодательных актах даются различные формулировки, можно согласиться с тем [Іващенко, 2006], что коммерческая тайна характеризуется такой совокупностью признаков: информация является секретной, является неизвестной и не является легкодоступной для лиц, которые обычно имеют дело с видом информации, к которой она относится; в связи с тем, что является секретной, она имеет коммерческую ценность. Таким образом, коммерческая тайна – это информация, которая является полезной и не является общеизвестной обществу. Она имеет действительную или коммерческую ценность, с которой можно иметь прибыль и для защиты которой владелец принимает меры во всех сферах жизни и деятельности».

Таким образом, можно сказать, что деятельность конкурентной разведки иногда направлена на добычу информации, которая не является общедоступной и охраняется законом. Эти деяния нарушают огромное количество статей Уголовного Кодекса Российской Федерации, в частности, статью 183 «Незаконные получение и разглашение сведений, составляющих коммерческую, налоговую или банковскую тайну» и Уголовного Кодекса Украины, в частности, статью 231 «Незаконный сбор с целью использования или использование сведений, составляющих коммерческую или банковскую тайну».

Таким образом, коммерческая разведка может легитимно использовать лишь те методы и способы сбора и обработки информации, которые не противоречат законодательству, т.е. основные функции конкурентной разведки — качественный сбор, систематизация и, главное, анализ информации, а не слежка, подкупы и незаконные хакерские взломы.

Впервые право на сохранение коммерческой тайны было провозглашено Законом СССР от 4 июня 1990 г. «О предприятиях в СССР». В ст. 33 указанного Закона раскрывалось понятие коммерческой тайны как не являющихся государственными секретами сведений, связанных с производством, технологической информацией, управлением, финансами и другой деятельностью предприятий, разглашение (передача, утечка) которых может нанести ущерб их интересам.

Статья 2 Закона РСФСР от 24 декабря 1990 г. «О собственности в РСФСР» упоминала о секретах производства (ноу-хау, торговые секреты) как одном из признаваемых законом объектов интеллектуальной собственности.

Чуть позже Законом РСФСР от 22 марта 1991 г. «О конкуренции и ограничении монополистической деятельности на товарных рынках» получение, использование, разглашение научно-технической, производственной или торговой информации, в том числе коммерческой тайны, без согласия ее владельца было квалифицировано в качестве одной из форм недобросовестной конкуренции (ст. 10).

В настоящее время российское и украинское законодательство об охране служебной и коммерческой тайны представляет собой совокупность статей, которые содержатся в различных правовых актах, посвященных в целом регулированию иных общественных отношений.

Конкурентная разведка в компьютерных сетях Закон РФ «О частной детективной и охранной деятельности в РФ» от 21 мая 1993 г. и Закон Украины «Об охранной деятельности» № 4616-VI от 22 марта 2012 г. содержат специальные нормы, возлагающие на работников соответствующих структур обязанность по неразглашению сведений, ставших им известными в связи с выполнением служебных обязанностей и составляющих коммерческую тайну предприятий и организаций.

Гражданский кодекс РФ определяет коммерческую тайну как информацию, имеющую действительную или потенциальную коммерческую ценность в силу ее неизвестности третьим лицам, к которой нет свободного доступа на законном основании и по отношению к которой обладатель информации принимает меры к охране ее конфиденциальности (п. 1 ст. 139).

Гражданский кодекс Украины, в свою очередь, определяет коммерческую тайну (с. 505 п. 1) как информацию, «которая является секретной в том смысле, что она в общем или в определенной форме и совокупности э неизвестной и не является легкодоступной для лиц, которые обычно имеют дело с видом информации, к которому она относится, в связи с этим имеет коммерческую ценность и была предметом адекватных существующим обстоятельствам мер, относящихся к сохранению ее секретности, предпринятых особой, которая законно контролирует эту информацию».

В соответствии с этими определениями, как только информация в результате каких-либо действий попадает, например, на страницы любого веб-сайта, она перестает считаться коммерческой тайной, так как становится легкодоступной.

Хотя во многих статьях Уголовного кодекса Украины (ст. 231, 232, 232-1, 361, 363) установлена уголовная ответственность как за разглашение коммерческой тайны, так и за незаконный сбор и использование сведений, к ней относящихся, однако, существующая нормативно-правовая база четко не регламентирует, какие именно сведения о финансово-хозяйственной деятельности предприятия являются коммерческой тайной (за исключением разве что банковской тайны, определение которой дано в ст. 60 Закона Украины «О банках и банковской деятельности»).

Государственные учреждения, банки, крупные корпорации не всегда могут обеспечить защиту хранящихся у них баз персональных данных, в результате чего, огромный поток конфиденциальной информации поступает на рынок. Обеспечение безопасности персональных данных – объективная потребность. Сегодня персональные данные, информация о людях превращается в самый дорогой товар. Такая информация в руках злоумышленника – мощное оружие. То есть персональные данные необходимо защищать.

Персональные данные – важная составляющая более широкого понятия – приватность. Поэтому защита персональных данных, это составляющая часть обеспечения приватности. Приватность, наряду со свободой слова и другими правами, является одной из основных ценностей человечества.

На сегодня основными европейскими документами в области защиты персональных данных являются Конвенция Совета Европы «О защите личности в связи с автоматической обработкой персональных данных» и Директива Европарламента «О защите физических лиц при автоматизированной обработке персональных данных», ETS № 108, 1981 г., которая является обязательной для всех государств-членов Европейского союза и которая является предметом для подражания в области законодательства, в том числе странами Восточной Европы. Страны Евросоюза последовательно приводят свое законодательство в соответствие с Директивой. В Великобритании еще в 1998 году был принят «Закон о защите персональных данных» – «Data Protection Act 1998». Его техническая реализация – проект стандарта «Specification for the management of personal information in compliance with the Data Protection Act 1998»

(BS 10012, 2009). Параллельно с англичанами свою версию стандарта по безопасности персональных данных выпустили в США.

Проект документа по защите персональных данных для американских государственных структур – «Guide to Protecting the Confidentiality of Personally Identifiable Information (PII)» (SP 800122) регламентирует выполнение Законов «The Privacy Act of 1974» и «Privacy Protection Act of 1980». Канада выпустила «Privacy Code» – набор документов для реализации законодательства по защите сведений о частных лицах (The Privacy Act и PIPEDA).

В государствах-членах Евросоюза определения персональных данных, как правило, максимально широкие, в результате чего гражданами на практике зачастую не выполняется соответствующее законодательство из-за излишней «нагрузки». Соответствующие органы государственной власти, как правило, не предпринимают никаких действий, кроме особых случаев. Важными остаются вопросы возникновения коллизий между требованиями приватности и интересами свободы слова. Современными европейскими законами, как правило, запрещается сбор, хранение, использоваКонкурентная разведка в компьютерных сетях ние и распространение без согласия субъекта данных именно критичных персональных данных.

Право на приватность гарантируется Конституциями РФ и Украины. Статья 23 Конституции Российской Федерации гласит «1.

Каждый имеет право на неприкосновенность частной жизни, личную и семейную тайну, защиту своей чести и доброго имени. 2. Каждый имеет право на тайну переписки, телефонных переговоров, почтовых, телеграфных и иных сообщений. Ограничение этого права допускается только на основании судебного решения»; в статье 32 Конституции Украины говорится: «Никто не может подвергаться вмешательству в его личную и семейную жизнь, кроме случаев, предусмотренных Конституцией Украины». Кроме того в Конституции Украины предусмотрена защита еще некоторых аспектов приватности. Так, статья 30 защищает неприкосновенность жилища (территориальная приватность), статья 31 – тайну переписки, телефонных разговоров, телеграфной и другой корреспонденции (коммуникационная приватность), статья 32 предусматривает запрет сбора, хранения, использования и распространения конфиденциальной информации о лице без его согласия (информационная приватность), а статья 28 предусматривает запрет подвергать лицо без его свободного согласия медицинским, научным или другим исследованиям (защищая некоторые элементы физической приватности). Аналогично, статья 24 Конституции РФ определяет, что «сбор, хранение, использование и распространение информации о частной жизни лица без его согласия не допускаются».

Конституционные нормы определяют исчерпывающий перечень оснований для вмешательства в приватность и условий для такого вмешательства. Однако в постсоветских государствах существует много отраслевых норм права, противоречащих требованиям их Конституций. Именно такие нормы не соответствуют международным стандартам, практике Европейского законодательства.

В соответствии с российским и украинским законодательством персональными данными в России и в Украине является Ф.И.О. в сопровождении любых других идентификационных данных, например, адреса, телефона или образовательного статуса.

Для выяснения, какое же отношение имеет физическое лицо или компания к защите персональных данных, большое значение имеет определение субъектов отношений, связанных с персональными данными (статья 4 Закона Украины № 2297-VI): «Субъектами отношений, связанными с персональными данными, являются:

– субъект персональных данных;

– владелец базы персональных данных;

– распорядитель базы персональных данных;

– третье лицо;

– уполномоченный государственный орган по вопросам защиты персональных данных;

– другие органы государственной власти и органы местного самоуправления, к полномочиям которых относится осуществление защиты персональных данных».

В России введен новый специальный субъект – «оператор».

По-видимому, он соответствует одновременно «владельцам» и «распорядителям» из украинского Закона.

Как в российском, так и в украинском законодательствах предусмотрен уведомительный характер обработки персональных данных. Владелец или распорядитель (оператор) до начала обработки персональных данных обязан уведомить уполномоченный орган по защите прав субъектов персональных данных о своем намерении осуществлять обработку персональных данных. Затем данные о владельцах или распорядителях (операторах) вносятся в специальный реестр операторов. Информация, содержащаяся в реестре операторов, становится общедоступной.

Законы о персональных данных касаются большинства населения как участников процесса «обработки» данных. А так как субъектом персональных данных является каждый человек, то Закон носит всеобщий характер и касается каждого.

Оба законодательных акта (украинский и российский) имеют прямое отношение к сфере информационных технологий и телекоммуникаций, оба содержат спорные, противоречащие сложившейся практике, казалось бы неосуществимые положения. Требования закона распространяются на все юридические и физические лица, и интернет-сфера не является исключением. Закон о защите персональных данных может изменить принципы работы украинских интернет-ресурсов: сервисов электронной почты, знакомств, онлайн-магазинов и социальных сетей, хотя сами участники рынка надеются, что сайты не подпадут под действие закона. Владельцам интернет-ресурсов для соблюдения всех положений закона о персональных данных необходимо тщательным образом продумывать организацию своей деятельности. В настоящее время существует немало веб-служб, в рамках которых происходит сбор, хранение, использование персональных данных. Соблюдение требований закона является непростой задачей для владельцев этих ресурсов, в частности, чиновники имеют возможность обязать интернеткомпании брать письменное согласие на использование анкетных данных у каждого пользователя. Не секрет, что на многих сайтах Конкурентная разведка в компьютерных сетях размещается информация, содержащая персональные данные людей (например, ищущих работу, знакомства), в том числе и относящиеся к специальным категориям, например, национальность или вероисповедание. Задача тех, кто обеспечивает подобные сервисы, легитимно обрабатывать подобную информацию и одновременно защищать ее согласно требованиям законодательства.

В частности, персональные данные широко используются в социальных сетях и сервисах электронной почты. Например, владельцам веб-ресурсов весьма сложно соблюсти требование закона о получении согласия каждого пользователя на обработку его персональных данных. При этом закон возлагает именно на оператора обязанность доказывания факта получения им такого согласия.

Современная интернет-компания собирает и обрабатывает разные категории персональных данных – своих сотрудников, своих контрагентов по договорам и некоторые данные пользователей своих сервисов. Люди, размещающие информацию о себе в социальных сетях или службах знакомств, сознательно делают ее открытой для всех пользователей ресурса, и по закону ее можно трактовать как «общедоступную», а значит, соблюдения особого режима конфиденциальности в отношении ее не требуется, но в социальных сетях есть и информация, которую пользователь скрывает, делая ее доступной только для отдельной группы пользователей («друзей»). В этом случае интернет-ресурс должен предусматривать для нее специальные средства защиты.

В практике конкурентной разведки приходится сталкиваться с многочисленными противоречиями и казусами в существующем законодательстве, например, в украинском Законе «О защите персональных данных» (часть 9 ст. 6) говорится: «использование персональных данных в исторических, статистических или научных целях может осуществляться только в обезличенном виде». То есть записи в отчетах конкурентной разведки должны выглядеть примерно так: «Персона А провела переговоры с персоной Б». В научных отчетах нельзя делать ссылок на других коллег, даже при наличии их письменного согласия. Вызывает определенные сложности и необходимость оповещать орган власти «о каждом изменении сведений, необходимых для регистрации соответствующей базы», которая среди прочего включает информацию обо всех распорядителях (пользователях) такой базы данных.

Кроме того, многие службы конкурентной разведки, совершенно на законных условиях создающие базу данных персональных данных для решения обозначенной ими задачи, обязаны уничтожить плоды своей работы, достигнув цели. А ведь, если основная цель, например, при оказании услуг клиентам – это выполнение этих самих заявок, но сопутствующая цель любой уважающей себя организации – это и наработка базы клиентов. И эта база часто имеет собственное коммерческое значение. Известны многочисленные случаи легальной перепродажи баз данных клиентов, например, при прекращении деятельности фирмы-владельца. Однако, например, в российском Федеральном законе определено (ст.

21): «в случае достижения цели обработки персональных данных оператор обязан незамедлительно прекратить обработку персональных данных и уничтожить соответствующие персональные данные в срок, не превышающий трех рабочих дней с даты достижения цели обработки персональных данных». В украинском законодательстве такой строгой статьи нет, однако также предусмотрены условия уничтожения персональных данных, среди которых (ст.

15), «прекращение правоотношений между субъектом персональных данных и владельцем или распорядителем базы…». А это означает, например, что оператор – исполнитель услуги должен уничтожить всю наработанную за время выполнения услуги базу данных.



Pages:     | 1 | 2 || 4 | 5 |


Похожие работы:

«МСФО в кармане 2009 Вступительное слово Представляем вам очередной выпуск брошюры МСФО в кармане, в который вошли изменения МСФО по состоянию на март 2009 года. Наша публикация охватывает материал, сделавший данное издание популярным во всем мире: общие сведения о структуре и проектах КМСФО; анализ применения МСФО в мире; краткое описание всех действующих стандартов и интерпретаций; последняя информация о проектах, разрабатываемых КМСФО и КИМСФО. Настоящее издание является незаменимым...»

«ТЕПЛОМАССООБМЕН - ММФ H E AT / М А S S T R A N S F E R – M I F Избранные доклады МИНСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ ФОРУМ ( 2 4 - 2 7 мая 1988 ) Минск, СССР РЕФЕРАТЫ УДК 536.24:533.6 Аладьев И.Т., БаЙковД.В., Турилина Е.С. РЕЖИМЫ УХУДШЕННОГО ТЕПЛООБМЕНА ПРИ ОХЛАЖДЕНИИ ТУРБУЛЕНТНЫХ ПОТОКОВ ЖИДКОСТЕЙ ОКОЛОК РИТИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ СОСТОЯНИЯ// Тепломассообмен ММФ. Конвективный, радиационный и комбинированный теплообмен: Избранные доклады. - Минск: ИТМО им. А.В. Лыкова АН БССР, 1989. - Секции I, 2. - Ч. I. - С. 3...»

«САМАРСКАЯ ОБЛАСТЬ Samara region 1 САМАРСКАЯ ОБЛАСТЬ Samara region 2 САМАРСКАЯ ОБЛАСТЬ Samara region Уважаемые друзья! Самарская область обладает всеми необходимыми ресурсами для активного развития практически всех видов туризма и отдыха. На территории Самарской области успешно развиваются событийный, горнолыжный, круизный туризм, все популярнее становятся поездки по автомобильным туристским маршрутам. Об успехах нашего региона в этой сфере свидетельствуют и итоги Всероссийского конкурса Лидеры...»

« МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ  Федеральное государственное бюджетное   образовательное учреждение   высшего профессионального образования   Пензенский государственный университет (ПГУ)    Пензенское региональное отделение  Общероссийской общественной организации  Ассоциация юристов России        Экстремизму – отпор!    Первый молодежный форум   Приволжского федерального округа    (г. Пенза, 2526 октября 2012 г.)    Материалы форума  Под редакцией  доктора юридических наук, доцента ...»

«1 Соколов Денис Чёрные буйволы бизнеса 2 Введение Однажды американский предприниматель сказал: Если бы люди знали, как работает денежная система, революция началась бы на следующий день. Зовут этого предпринимателя Генри Форд. Вы думаете, он ничего не понимал в финансах и бизнесе? Конечно, понимал. Однако если вам скажут, что это относится и к сфере бизнеса, то вы вряд ли поверите этому сразу. В моей книге пойдет речь о принципах работы западных компаний, продукты которых мы с вами каждый день...»

«XXI МЕЖДУНАРОДНАЯ ВЫСТАВКА 17–20 ИЮНЯ 2014 / САНКТ-ПЕТЕРБУРГ ОФИЦИАЛЬНЫЙ КАТАЛОГ OFFICIAL CATALOGUE 17–20 JUNE 2014 / ST. PETERSBURG XXI INTERNATIONAL EXHIBITION ЭНЕРГЕТИКА И ЭЛЕКТРОТЕХНИКА ГЕНЕРАЛЬНЫЙ ПАРТНЕР GENERAL PARTNER СПОНСОР ВЫСТАВКИ ЭНЕРГЕТИКА И ЭЛЕКТРОТЕХНИКА SPONSOR OF EXHIBITION “ENERGETIKA & ELEKTROTECHNIKA” ООО ПРОФКОМПЛЕКТ ПАРТНЕРЫ ВЫСТАВКИ ЭНЕРГЕТИКА И ЭЛЕКТРОТЕХНИКА PARTNERS OF EXHIBITION “ENERGETIKA & ELEKTROTECHNIKA” НАЦИОНАЛЬНАЯ ГАЗОВАЯ...»

«Человек на Луне? Какие доказательства? (fb2) | Флибуста http://flibusta.net/b/117975/read Помощь и контакты Книжная полка Форумы Правила и ЧаВо Статистика Поддержать библиотеку Книжное б р ат ст во Главная [Все] [А] [Б] [В] [Г] [Д] [Е] [Ж] [З] [И] [Й] [К] [Л] [М] [Н] [О] [П] [Рекомендации [Р] [С] [Т] [У] [Ф] [Х] [Ц] [Ч] [Ш] [Щ] [Э] [Ю] [Я] [Прочее] сообщества] [Книжный торрент] Человек на Луне? Какие доказательства? (fb2) |›‹| - Человек на Луне? Какие доказательства? 7485K скачать: (fb2) -...»

«Ново Нордиск – лидер в области лечения сахарного диабета Следование принципам корпоративной социальной ответственности является неотъемлемой частью стратегии развития компании Ново Нордиск в мире и в России. С учетом специфики страны были разработаны оригинальные проекты – гуманитарная акция Волшебный рюкзачок, которая действует с 1998 года и проект Мобильный диабет-центр, который успешно работал в период 2002-2007 гг. При поддержке диабетических ассоциаций были проведены...»

«№8 300 А Н Т Р О П О Л О Г И Ч Е С К И Й ФОРУМ Константин Богданов Риторика ритуала. Советский социолект в этнолингвистическом освещении 1. В работах историков своеобразие советской эпохи предстает своеобразием идей, ситуаций и даже человеческих типов, воплотивших реализацию воспитательного проекта по созданию нового, советского человека (в эпоху Брежнева неблагозвучно перекрещенного в гомососа — hominem sovieticum — и совка), но, с филологической точки зрения, это также (или прежде всего)...»

«г. Белгород Дайджест новостей 1. МЭР: ослабление рубля уже затронуло рост цен на продовольствие 2. S&P: Если не урегулировать кризис на Украине, рубль обесценится на 10% 3. Moody’s поставило рейтинг РФ на пересмотр с перспективой понижения 4. ЦБ меняет резервы на валютные свопы 5. Дешево летают: стоимость авиабилетов в России снизилась на 30% 6. Хождение доллара в России может быть ограничено 7. Тимченко инвестирует деньги от продажи доли в Gunvor в России 8. Руководители немецких концернов...»

«ПАТРИАРХ МОСКОВСКИЙ И ВСЕЯ РУСИ КИРИЛЛ Организаторам, участникам и гостям XVI Международного кинофестиваля Радонеж Дорогие братья и сестры! Сердечно приветствую всех организаторов, участников и гостей Междуна родного кинофестиваля Радонеж. Данный профессиональный творческий форум на протяжении уже 16 ти лет объединяет как церковных, так и светских людей, которые стремятся с помощью искусства нести в мир вечные христианские ценности и неравнодушно относят ся к судьбе современной культуры....»

«ОРГАНИЗАЦИЯ A ОБЪЕДИНЕННЫХ НАЦИЙ ГЕНЕРАЛЬНАЯ АССАМБЛЕЯ Distr. GENERAL A/HRC/WG.6/2/TON/1 10 April 2008 RUSSIAN Original: ENGLISH СОВЕТ ПО ПРАВАМ ЧЕЛОВЕКА Рабочая группа по универсальному периодическому обзору Вторая сессия Женева, 5 –16 мая 2008 года НАЦИОНАЛЬНЫЙ ДОКЛАД, ПРЕДСТАВЛЕННЫЙ В СООТВЕТСТВИИ С ПУНКТОМ 15 а) ПРИЛОЖЕНИЯ К РЕЗОЛЮЦИИ 5/ СОВЕТА ПО ПРАВАМ ЧЕЛОВЕКА Тонга Настоящий документ до передачи в службы перевода Организации Объединенных Наций не редактировался. GE.08-12796 (R)...»

«Двигатели 6D22, 6D22-T, 6D24-T, 6D40, MITSUBISHI 6D40 T, 8DC9, 8DC10, 8DC11 D6AU, D6AZ, HYUNDAI D6AB, D6AC, D6CA, D8AY, D8AX Устройство, техническое обслуживание и ремонт Двигатели устанавливались на: Hyundai Aero Space, City, HD170, HD 250/260, HD 370 Mitsubishi FUSO Super Great автобусы Aero Star спецтехнику: KATO, KOBELCO, генераторные установки и др., катера и яхты Москва Легион-Автодата 2010 УДК 629.314.6 ББК 39.335.52 Д22 MITSUBISHI Двигатели 6D22, 6D22-T, 6D24-T, 6D40, 6D40-T, 8DC9T,...»

«ТЕКУЩИЕ МЕЖДУНАРОДНЫЕ ПРОЕКТЫ, КОНКУРСЫ, ГРАНТЫ, СТИПЕНДИИ (добавления по состоянию на 29 мая 2013 г.) Июнь 2013 года Конкурс “Green Talents” (Федеральное министерство образования и научных исследований Германии) Конечный срок подачи заявки: 09 июня 2013 г. Веб-сайт: www.greentalents.de/ Вы – “Green Talent”? Примите участие в Конкурсе и получите возможность посетить крупнейшие центры исследований в области устойчивого развития Германии Наша планета столкнулась со стремительным истощением...»

«1 Официальное издание Калининградской рабочей группы 93 in 39 и общества АЗОТ: http://a-z-o-t.com http://vk.com/practical_magic Приложение № 37. 21-31 июля 2013 e.v. (D/E4.21 e.n.) Роман Лебедев Runa Thorn: Врата в Чёрное Солнце Адрес редакции: 236022, Калининград, ул. Нарвская, д. 17, кв. 11. Интернет: http://апокриф.com/, http://apokrif93.com/, http://vk.com/apokrif93, http://twitter.com/apocrypha_93, http://apokrif.bestpersons.ru/, http://pipes.yahoo.com/apokrif/info Форум:...»

«broshura4.qxd 06.06.2010 13:54 Page 1 К 10 ЛЕТИЮ СОЗДАНИЯ НАУЧНО ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ФОРУМА ПО МЕЖДУНАРОДНЫМ ОТНОШЕНИЯМ Алексей Богатуров, Алексей Дундич, Евгений Троицкий ЦЕНТРАЛЬНАЯ АЗИЯ: ОТЛОЖЕННЫЙ НЕЙТРАЛИТЕТ И МЕЖДУНАРОДНЫЕ ОТНОШЕНИЯ В 2000 Х ГОДАХ Очерки текущей политики Выпуск 4 broshura4.qxd 06.06.2010 13:54 Page 2 Academic Educational Forum on International Relations Alexey Bogaturov, Alexey Dundich, Evgeniy Troitskiy CENTRAL ASIA: A DELAYED NEUTRALITY AND INTERNATIONAL RELATIONS IN THE...»

«Отчёт о поездке любителей астрономии на Тенерифе (Канарские острова) 3 - 10 июня 2005 г. Автор: Помогаев Олег, июнь 2005 Не совсем введение (Disclaimer) Данный рассказ основан исключительно на моих личных впечатлениях от поездки и не претендует на полноту картины. Мнения и суждения других участников могут кардинально отличаться или дополнять картину описанную ниже. Отдельное спасибо Роману и Марии за идею, помощь в организации поездки и проявленные усилия. Фотографии использованные в данном...»

«Изложение собственной методической системы в публикациях (за последние 5 лет) годы Муниципальный уровень Публикации на сайте МАУ ЗАТО Северск Ресурсный центр образования в 2009 – разделе ЕГЭ и ГИА. Тренажеры ЕГЭ http://center-edu.ssti.ru/egTrenager.php 2011 Тесты-тренажеры по ботанике (ЧастьА и ЧастьВ) 20.03.09 Тесты-тренажеры по зоологии (ЧастьА и ЧастьВ) 31.03.09 Тесты-тренажеры по анатомии (ЧастьА и ЧастьВ) 02.04.09 Тесты-тренажеры для подготовки к ЕГЭ по биологии 10.11.10 Тесты для...»

«19-21 АПРЕЛЯ 2011. МОСКВА, КРОКУС ЭКСПО ИТОГИ 14-ГО МЕЖДУНАРОДНОГО ФОРУМА ЭЛЕКТРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Организаторы: При содействии: www.expoelectronica.ru МЕЖДУНАРОДНЫЙ ФОРУМ ЭЛЕКТРОННОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ ЭКСПОЭЛЕКТРОНИКА -2011 - ЭТО: Официальная поддержка: Министерство промышленности и торговли РФ, Министерство образования и науки РФ, Федеральный фонд развития электронной техники, Комитет Государственной Думы РФ по науке и наукоемким технологиям, Правительство города Москвы, ОАО Российская...»

«Форум пока без названия Форумы сайтов lugovsa.net => Иврит => Тема начата: андрей от Август 09, 2004, 02:00:30 pm Название: И снова про иврит -:) Отправлено: андрей от Август 09, 2004, 02:00:30 pm Да, далеко мы ушли в своих скитаниях на пробе воды. Хотя тему идиша закрывать пока рановато - думаю, мы еще обсудим этот замечательный язык. И тем не менее, возвращаясь к ивриту. Мы остановились на тонкостях произношения гласных звуков, Вы дали исчерпывающее описание этой темы, я схватился за голову,...»








 
2014 www.av.disus.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Авторефераты, Диссертации, Монографии, Программы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.