Бучик, СергійСергійБучикП'ЯТИГОР, ВіталійВіталійП'ЯТИГОР2026-03-172026-03-172025-08-29Бучик, С., П'ЯТИГОР, В. (2025). Social media automated account (bot) detection system architecture. Information systems and technologies security, 1(9), 11–17. https://doi.org/10.17721/ISTS.2025.9.11-1710.17721/ISTS.2025.9.11-17https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/12567Background. Social networks are one of the main sources of information. However, as trust in them grows, so does the use of automated accounts to spread disinformation and influence public opinion, which is an effective method of manipulation. Automated account detection systems are used to detect such accounts. The purpose of the article is to analyze the architecture of automated account (bot) detection systems in social networks and to identify the main directions for improving such architecture, taking into account the identified shortcomings.Methods. Methods of analysis, systematization, and generalization were used to identify shortcomings and areas for system improvement, and a modeling method was used to develop generalized and improved system architecture.Results. An improved architecture of a system for detecting automated accounts (bots) in the social network x.com is proposed, which uses a mixed model of data analysis using artificial intelligence and combines web scraping and API queries for data collection.Conclusions. The general architecture of automated account (bot) detection systems in social networks was analyzed and the main shortcomings and areas for improvement were identified, among which the following can be distinguished: restrictions on API requests from social network owners, unstructured and free style of posts in social networks, and constant changes in post generation algorithms by automated accounts. An improved architecture of the automated account (bot) detection system was proposed, which combines web scraping and API requests for data collection and allows parallel execution of social network data analysis.Keywords: сomputer system, data collection, data analysis, machine learning.Вступ. Соціальні мережі є одним з основних джерел отримання інформації. Проте зі зростанням довіри до них зростає і використання автоматизованих акаунтів для поширення дезінформації та впливу на суспільну думку, що є ефективним методом маніпуляції. Для виявлення таких акаунтів застосовують системи виявлення автоматизованих акаунтів. Метою статті є розгляд архітектури систем виявлення автоматизованих акаунтів (ботів) у соціальних мережах і визначення основних напрямів щодо вдосконалення такої архітектури з урахуванням виявлених недоліків.Методи. Використано методи аналізу, систематизації та узагальнення для визначення недоліків і напрямів удосконалення систем і метод моделювання для розроблення загальної та вдосконаленої архітектури систем.Результати. Запропоновано вдосконалену архітектуру системи виявлення автоматизованих акаунтів (ботів) у соціальній мережі х.com, що використовує змішану модель аналізу даних за допомогою штучного інтелекту й об'єднує вебскрейпінг та АРІ запити для збору даних.Висновки. Розглянуто загальну архітектуру систем виявлення автоматизованих акаунтів (ботів) у соціальних мережах і визначено основні недоліки та напрями вдосконалення, серед яких можна виділити обмеження запитів до АРІ від власників соціальних мереж, неструктурований і вільний стиль дописів у соціальних мережах і постійну зміну алгоритмів генерації дописів автоматизованими акаунтами. Запропоновано вдосконалену архітектуру системи виявлення автоматизованих акаунтів ботів, що поєднує вебскрейпінг та АРІ запити для збору даних і дозволяє паралельне виконання аналізу даних соціальних мереж.ukсomputer systemdata collectiondata analysismachine learningкомп'ютерна системазбір даниханаліз данихмашинне навчанняСтаття