У мереж╕ ╤нтернет м╕ститься величезна к╕льк╕сть ╕нформац╕╖, за допомогою обробки яко╖ можна як╕сно п╕двищити швидк╕сть реагування на найр╕зноман╕тн╕ш╕ безпеков╕ завдання . перетинання кордону ворожими в╕йськами, DOS атаки, теракти та ╕нше. Найб╕льш швидкими та динам╕чними у розповсюдженн╕ важливих безпекових под╕й ╓ соц. мереж╕ Twitter та Facebook. Приклад╕в як╕сного виявлення под╕й не так багато, але вони ╓. Приклади охоплюють як п╕дходи на основ╕ правил, так ╕ статистичн╕ роботи. Ми використову╓мо спец╕альн╕ шаблони ╕ словники, так як, б╕льш╕сть под╕й мають контекстно-залежне в╕дношення ╕ б╕льш╕сть з них згаду╓ться лише в дек╕лькох документах, написаних навколо якогось тимчасового ╕нтервалу. Причому, для кожно╖ категор╕╖ бажано створювати св╕й шаблон повед╕нки ╕ словники п╕д час добування под╕й певно╖ категор╕╖. Для виявлення под╕й, ╖х суб'╓кт╕в ╕ об'╓кт╕в ми створю╓мо спец╕альн╕ шаблони правил розбору речень з певно╖ тематики ╕ словники ╕ндикатор╕в под╕й з певно╖ теми, як╕ заповнюються з експертом з урахуванням р╕зних л╕нгв╕стичних ознак теми (категор╕╖). ╤ндикатори тематично╖ под╕╖ представлен╕ словниками.