Proceedings of the International scientific and practical conference ―Science, Technology and Culture: Interaction, Evolution and Progress‖ (December 21-23, 2025) / Publisher website: www.naukainfo.com. – Copenhagen, Denmark, 2026. – 161 p.

62 Рис. 1. Алгоритм стилометричної ідентифікації та профілювання суб'єктів у кіберпросторі Методика, що пропонується, включає такі етапи: 1. Збір даних. Акумуляція даних з джерел OSINT (GitHub, форуми, соцмережі). 2. Розгалуження аналізу. Залежно від типу контенту застосовуються різні вектори ознак:  Для тексту : символьні n-грами (3-grams) та частоти функціональних слів.  Для коду: структурні вузли абстрактного синтаксичного дерева (AST) та «технічний шум». 3. Аналітичне ядро. Використання методу Burrows' Delta для текстової атрибуції та алгоритмів ML для класифікації коду. 4. Поведінкова біометрія. Використання One-Class SVM для детекції аномалій.