Как Яндекс использует графовый анализ и оценки надежности для приоритизации сканирования вредоносного контента по ссылкам

Описание

Какую задачу решает

Патент решает проблему чрезмерной нагрузки на вычислительные ресурсы при проверке большого количества контента, публикуемого пользователями (например, на платформах UGC, агрегаторах), и всех связанных с ним веб-ресурсов на наличие вредоносных данных (вирусы, фишинг, нежелательный контент). Изобретение направлено на повышение вычислительной производительности за счет эффективной приоритизации ресурсов, требующих проверки, вместо тотального сканирования.

Что запатентовано

Запатентована система и способ приоритизации веб-ресурсов для оценки вредоносных данных. Суть изобретения заключается в построении графовой структуры, связывающей публикуемый контент и ресурсы, на которые он ссылается (дочерние, внучатые). Узлам графа назначаются «Оценки надежности» (Reliability Scores), которые затем используются как веса ребер. Применяется алгоритм поиска кратчайшего пути (например, Dijkstra) для выявления ресурсов с наименьшей кумулятивной надежностью, которые сканируются в первую очередь.

Как это работает

Система получает запрос на публикацию контента и строит граф ссылок. Исходному контенту (родительским узлам) назначается Оценка надежности, основанная на исторических данных из поиска (средний ранг в SERP, удовлетворенность пользователей) или на списках (whitelist/blacklist). Ключевой механизм наследования: дочерний узел наследует НАИМЕНЬШУЮ оценку надежности среди всех родительских узлов, которые на него ссылаются. Эти оценки используются как «длина» ребер графа. Алгоритм поиска кратчайшего пути от Узла нулевой вершины выявляет ресурсы, достижимые по самому «короткому» пути. Короткий путь означает низкую кумулятивную надежность и, следовательно, высокий риск. Эти ресурсы приоритизируются для сканирования. Если вредоносные данные найдены, публикация отклоняется.

Актуальность для SEO

Высокая. Управление качеством контента, модерация UGC-платформ (например, Дзен) и борьба с вредоносным ПО являются критически важными задачами для Яндекса. Использование графовых алгоритмов и исторических данных поиска для оценки надежности соответствует современным подходам к обеспечению качества и безопасности.

Важность для SEO

Влияние на SEO среднее (6/10), но стратегически важное. Это не патент о ранжировании. Он описывает инфраструктуру безопасности и модерации (Anti-Quality). Однако он критически важен для понимания того, как Яндекс вычисляет и распространяет доверие (Оценка надежности). Патент явно описывает механизм, при котором ассоциация с ненадежными сайтами (через ссылки) напрямую влияет на оценку ресурса по принципу «слабого звена». Это имеет прямые последствия для стратегий линкбилдинга и выбора исходящих ссылок.

Детальный разбор

Термины и определения

Алгоритм поиска кратчайшего пути (Shortest Path Algorithm)

Алгоритм (например, Dijkstra, Bellman-Ford, BFS), используемый для нахождения пути с минимальным суммарным весом ребер между узлами в графе. В контексте патента используется для нахождения пути с наименьшей кумулятивной Оценкой надежности.

Вредоносные данные (Malicious Data)

Вредоносное ПО (вирусы, трояны, шпионские программы), фишинговый контент, а также нежелательный или противозаконный контент (аудио, видео, текст).

Графовая структура (Graph Structure)

Структура данных, состоящая из узлов (веб-ресурсов) и ребер (гиперссылок), используемая для моделирования связей между публикуемым контентом и внешними ресурсами.

Оценка надежности (Reliability Score)

Ключевая метрика патента. Числовое значение, представляющее уровень надежности веб-ресурса и вероятность того, что он НЕ содержит вредоносных данных. Большая оценка = выше надежность = ниже риск. Используется как вес (длина) ребер в графе.

Признак взаимодействия (Interaction Feature)

Метрика, указывающая на удовлетворенность пользователя веб-ресурсом в результате взаимодействия с ним на страницах SERP. Используется для расчета Оценки надежности.

Ранжирующий признак (Ranging Feature)

Метрика, указывающая на средний ранг веб-ресурса (или его домена/URL) на страницах SERP в истории поиска. Используется для расчета Оценки надежности.

Родительский/Дочерний/Внучатый веб-ресурс (Parent/Child/Grandchild Web Resource)

Иерархия ресурсов. Родительский – контент, отправленный на публикацию. Дочерний – ресурс, на который ссылается родительский. Внучатый – ресурс, на который ссылается дочерний.

Узел нулевой вершины (Zero Vertex Node)

Абстрактный начальный узел в графовой структуре, который не связан с каким-либо веб-ресурсом. Используется как стартовая точка для алгоритма поиска кратчайшего пути.

Ключевые утверждения (Анализ Claims)

Патент описывает систему приоритизации сканирования контента путем моделирования распространения риска через графовую структуру.

Claim 1 (Независимый пункт): Описывает основной способ управления доступом к веб-ресурсам.

1. Прием запросов на публикацию контента (веб-ресурсов).
2. Формирование графовой структуры. Она включает Родительские узлы (публикуемый контент), Дочерние узлы (ссылки из контента) и Узел нулевой вершины.
3. Назначение Оценок надежности Родительским узлам.
4. Определение длин ребер: Длина ребра от Нулевой вершины до Родительского узла равна Оценке надежности этого Родительского узла.
5. Критический шаг (Наследование): Назначение Дочернему узлу Первой назначенной оценки надежности. Эта оценка равна НАИМЕНЬШЕЙ оценке надежности среди всех Родительских узлов, связанных с этим Дочерним узлом.
6. Определение длин ребер (Родитель-Дочерний): Длина ребра между Родительским и Дочерним узлом равна Первой назначенной оценке надежности (то есть унаследованной наименьшей оценке).
7. Применение алгоритма поиска кратчайшего пути от Узла нулевой вершины до каждого Дочернего узла.
8. Приоритизация: Определение веб-ресурсов для сканирования на основе кратчайшего пути (наиболее рискованные).
9. Действие: Отклонение запроса на публикацию, если обнаружены вредоносные данные.

Claim 7 (Зависимый от п.1): Расширяет способ на более глубокие уровни ссылок (Внучатые узлы).

1. Формирование Внучатых узлов, связанных с Дочерними узлами.
2. Назначение Внучатому узлу Второй назначенной оценки надежности. Она равна общей НАИМЕНЬШЕЙ оценке надежности среди всех Родительских и Дочерних узлов, связанных с этим Внучатым узлом.
3. Длины ребер, ведущих к Внучатому узлу, устанавливаются равными этой Второй назначенной оценке надежности.
4. Алгоритм поиска кратчайшего пути применяется для расчета пути до Внучатых узлов для их приоритизации.

Где и как применяется

Изобретение применяется в инфраструктуре обработки и модерации контента, особенно на платформах, принимающих внешний или пользовательский контент (UGC), таких как Дзен, агрегаторы новостей или социальные платформы.

CRAWLING & DATA ACQUISITION / INDEXING
Алгоритм активируется на этапе приема контента (Ingestion) до его публикации или индексации. Система парсит контент для извлечения ссылок и построения графовой структуры.

Слой Качества и Метрик (QUALITY & GOVERNANCE LAYER) (Anti-Quality / Security)
Это основная область применения патента. Система является частью инфраструктуры безопасности и контроля качества (Anti-Quality). Она определяет приоритеты для сканеров вредоносного ПО и систем модерации.

Взаимодействие с другими компонентами:

• Система использует данные, генерируемые слоями RANKING и QUERY PROCESSING. Для расчета Оценок надежности она обращается к Журналу поиска (Search Log), содержащему исторические данные о ранжировании (Ранжирующий признак) и поведении пользователей (Признак взаимодействия).
• Также могут использоваться заранее подготовленные списки (Whitelist/Blacklist), которые могут формироваться другими системами Anti-Quality или модераторами.

Входные данные: Запросы на публикацию контента, URL-адреса связанных ресурсов, Журнал поиска, Списки (Whitelist/Blacklist).

Выходные данные: Приоритизированный список веб-ресурсов для сканирования, Решение об отклонении/принятии публикации.

На что влияет

• Типы контента: Влияет на любой контент, содержащий гиперссылки на внешние ресурсы. Особенно критично для статей, блогов, комментариев и обзоров на UGC-платформах.
• Ниши и тематики: Влияние универсально, но может быть более выражено в тематиках, где часто встречается спам, фишинг или нежелательный контент (например, финансы, адалт, нелицензионное ПО).

Когда применяется

• Триггер активации: Прием запроса на публикацию нового контента от клиентского устройства.
• Временные рамки: Применяется в режиме реального времени до того, как контент станет доступен пользователям (премодерация). В патенте также упоминается возможность реализации после публикации (постмодерация).

Пошаговый алгоритм

Процесс приоритизации сканирования веб-ресурсов.

1. Прием данных: Обрабатывающий сервер принимает множество запросов на публикацию контента.
2. Парсинг и Построение Графа:
   1. Контент парсится для извлечения гиперссылок.
   2. Формируется графовая структура: создается Узел нулевой вершины. Публикуемый контент становится Родительскими узлами. Ресурсы по ссылкам становятся Дочерними и Внучатыми узлами.
3. Расчет Исходных Оценок Надежности (Родительские узлы): Для каждого Родительского узла рассчитывается Оценка надежности одним из методов:
   • Метод А (Поиск): На основе Журнала поиска вычисляются Ранжирующий признак (средний ранг в SERP) и Признак взаимодействия (удовлетворенность пользователей).
   • Метод Б (Списки): Проверка по Whitelist (Оценка 1, высокая), Blacklist (Оценка 2, низкая) или Неизвестно (Оценка 3, средняя).
4. Назначение Весов (Нулевая вершина -> Родители): Длины ребер от Узла нулевой вершины до Родительских узлов устанавливаются равными их Оценкам надежности.
5. Наследование Оценок (Дочерние/Внучатые узлы):
   1. Система рассчитывает унаследованные оценки для Дочерних и Внучатых узлов.
   2. Правило наследования: Узел получает НАИМЕНЬШУЮ оценку надежности среди всех узлов (Родительских или Дочерних), которые на него ссылаются.
6. (Опционально) Корректировка Оценок: Для очень глубоких Внучатых узлов оценка может быть искусственно уменьшена или увеличена для изменения приоритета проверки.
7. Назначение Весов (Родители -> Дочерние и далее): Длины ребер, ведущих к Дочернему/Внучатому узлу, устанавливаются равными его унаследованной (наименьшей) Оценке надежности.
8. Расчет Кратчайшего Пути: Применяется алгоритм поиска кратчайшего пути (например, Dijkstra) для расчета кратчайшего пути от Узла нулевой вершины до всех остальных узлов.
9. Приоритизация: Узлы сортируются по длине кратчайшего пути. Более короткий путь означает более низкую кумулятивную надежность и более высокий приоритет для сканирования.
10. Сканирование и Действие: Ресурсы сканируются согласно приоритету. При обнаружении вредоносных данных сервер отклоняет исходный запрос на публикацию.

Какие данные и как использует

Данные на входе

• Контентные/Структурные факторы: Гиперссылки, извлеченные из публикуемого контента. Они определяют структуру графа (связи между Родительскими, Дочерними и Внучатыми узлами).
• Поведенческие факторы (Исторические): Данные из Журнала поиска об удовлетворенности пользователей (Признак взаимодействия) при взаимодействии с веб-ресурсами на SERP.
• Ранжирующие факторы (Исторические): Данные из Журнала поиска о среднем ранге веб-ресурсов на SERP (Ранжирующий признак).
• Системные данные (Списки): Первый список (Whitelist) – ресурсы, помеченные как не вредоносные. Второй список (Blacklist) – ресурсы, помеченные как вредоносные.

Какие метрики используются и как они считаются

• Оценка надежности (Reliability Score): Основная метрика. Вычисляется для Родительских узлов и наследуется Дочерними. Используется как вес ребер в графе. Способы расчета: (1) Комбинация Ранжирующего признака и Признака взаимодействия; (2) Назначение предопределенных значений (Оценка 1, 2 или 3) на основе списков.
• Наследование Оценки: Применяется функция МИНИМУМ. Оценка узла = MIN (Оценки всех ссылающихся на него узлов).
• Длина Пути (Path Length): Вычисляется с помощью алгоритма поиска кратчайшего пути (например, Dijkstra). Представляет собой сумму Оценок надежности (весов ребер) вдоль пути от Нулевой вершины. Меньшая длина пути указывает на более высокий риск.

Выводы

1. Яндекс вычисляет «Оценку надежности» на основе истории поиска: Патент подтверждает, что Яндекс использует исторические данные о ранжировании (средний ранг в SERP) и поведении пользователей (удовлетворенность) для определения надежности (Trust) веб-ресурса. Это прямой показатель того, как успех в поиске конвертируется в метрику доверия.
2. Механизм распространения недоверия (Taint Propagation): Критически важный механизм – наследование НАИМЕНЬШЕЙ оценки надежности. Ресурс считается настолько же надежным, насколько надежен самый ненадежный сайт, ссылающийся на него. Одной ссылки с низкокачественного ресурса достаточно, чтобы снизить оценку целевого ресурса в этой модели.
3. Приоритизация через графовый анализ: Яндекс применяет сложные алгоритмы (Dijkstra) не только для ранжирования (PageRank), но и для инфраструктурных задач, таких как оптимизация сканирования безопасности. Кратчайший путь в этом графе означает наибольший риск.
4. Anti-Quality и безопасность: Это изобретение является частью экосистемы Anti-Quality, направленной на поддержание чистоты платформы и защиту пользователей. Оно показывает, насколько серьезно Яндекс относится к качеству исходящих ссылок на своих платформах.
5. Важность ссылочного окружения: Патент подчеркивает важность не только того, кто ссылается на вас или на кого ссылаетесь вы, но и того, кто еще ссылается на эти ресурсы (ваши «соседи» по ссылкам).

Практика

Best practices (это мы делаем)

• Фокус на повышении собственной Оценки надежности: Поскольку оценка основана на исторических рангах и удовлетворенности пользователей, необходимо применять комплексные SEO-стратегии для достижения высоких позиций и максимизации позитивных поведенческих сигналов. Это повышает доверие к сайту со стороны Яндекса.
• Тщательная проверка исходящих ссылок (Особенно для UGC): Если ваш сайт позволяет публиковать пользовательский контент со ссылками, необходима строгая модерация. Ссылки на ресурсы, которые могут иметь низкую унаследованную Оценку надежности (из-за связей со спамными сайтами), могут привести к отклонению контента или пессимизации платформы.
• Аудит входящего ссылочного профиля (Inference): Хотя патент описывает приоритизацию сканирования, логика наследования наименьшей оценки критична. Если на ваш сайт ссылаются ресурсы с низкой надежностью (плохая история в поиске, спам), они могут снижать вашу собственную оценку в глазах Яндекса. Необходимо регулярно проводить аудит и отклонять ссылки с явно ненадежных ресурсов.
• Поддержание чистоты ссылочного окружения: При линкбилдинге анализируйте не только донора, но и его входящий ссылочный профиль. Если на донора ссылаются много ненадежных сайтов, его собственная Оценка надежности может быть низкой, что снижает ценность ссылки с него.

Worst practices (это делать не надо)

• Получение ссылок с ресурсов с плохой историей поиска: Сайты, которые плохо ранжируются или имеют негативные поведенческие метрики, будут иметь низкую Оценку надежности. Ссылки с них будут активно снижать вашу оценку по принципу наследования минимума.
• Участие в PBN и линкопомойках: Если хотя бы один участник сети имеет низкую Оценку надежности, это может скомпрометировать все связанные ресурсы через механизм наследования.
• Неконтролируемые исходящие ссылки (UGC-спам): Разрешение пользователям публиковать ссылки без модерации крайне опасно, так как это создает прямые связи с потенциально вредоносными или низкокачественными ресурсами.

Стратегическое значение

Патент подтверждает стратегический приоритет Яндекса на обеспечение качества и безопасности экосистемы. Он демонстрирует сложный механизм оценки доверия, который напрямую использует данные из основного поиска (ранги и поведение). Для SEO это означает, что репутация сайта определяется не только его собственными характеристиками, но и качеством его ссылочного окружения, причем оценка качества определяется по «слабому звену». Это важный элемент для понимания работы алгоритмов Anti-Quality и Proxima.

Практические примеры

Сценарий 1: Наследование низкой надежности и приоритизация

1. Ситуация: Пользователь пытается опубликовать статью в Дзене (Родитель А) со ссылкой на Сайт Х (Дочерний Х). Одновременно другой пользователь публикует пост (Родитель Б) также со ссылкой на Сайт Х.
2. Оценка: Родитель А имеет высокую Оценку надежности (15). Родитель Б имеет низкую Оценку надежности (5), так как его автор ранее был замечен в спаме.
3. Наследование: Сайт Х наследует НАИМЕНЬШУЮ оценку из ссылающихся на него. Оценка Сайта Х становится 5.
4. Граф: Длины ребер А->Х и Б->Х устанавливаются как 5.
5. Результат: Путь к Сайту Х становится коротким. Сайт Х приоритизируется для сканирования. Даже если статья Родителя А качественная, она может быть отклонена из-за риска, связанного с Сайтом Х, который был выявлен благодаря связи с Родителем Б.

Сценарий 2: Использование истории поиска для оценки надежности

1. Ситуация: Новостной агрегатор пытается опубликовать статью со ссылкой на новый финансовый блог.
2. Анализ: Система проверяет Журнал поиска. Она видит, что этот блог (или его домен) ранее никогда не ранжировался высоко (низкий Ранжирующий признак) и пользователи быстро покидали его после перехода из поиска (низкий Признак взаимодействия).
3. Оценка: Блогу назначается низкая Оценка надежности.
4. Результат: Путь к блогу в графе короткий. Блог приоритизируется для проверки. Если он содержит фишинговый контент, публикация статьи в агрегаторе блокируется.

Вопросы и ответы