В данной статье рассматривается проблема выявления деструктивного поведения пользователей в корпоративных мессенджерах. Предложен метод классификации цифровой обработки контента, сочетающий первичную обработку на основе NLP-моделей и байесовский классификатор. Метод поддерживает мультимодальность данных, что позволяет анализировать сообщения различного формата. Экспериментальные результаты демонстрируют высокую точность классификации до 99% и эффективность в обнаружении скрытых форм негативного поведения. Подход способствует повышению безопасности корпоративных коммуникаций.

This article addresses the problem of detecting destructive user behavior in corporate messaging applications. It proposes a digital content classification method that combines primary processing based on NLP models and a Bayesian classifier. The method supports multimodal data, allowing for the analysis of messages in various formats. Experimental results demonstrate high classification accuracy of up to 99% and effectiveness in detecting hidden forms of negative behavior. This approach contributes to enhancing the security of corporate communications.