Предложена модель анализа гетерогенных поведенческих цифровых отпечатков, основанная на структурно-обоснованном выборе метрик расстояния. Адаптивное взвешивание обеспечивает корректное сравнение бинарных, количественных, циклических признаков и временных рядов в едином пространстве. Экспериментальная проверка модели на публичном наборе данных Behaviour Biometrics Dataset показала, что при обоснованном подборе порогового значения обеспечивается рациональное соотношение между метриками оценки качества: доля верной классификации легитимных сессий E1 = 1,000, доля выявленных аномальных нелегитимных сессий E2 = 0,0057, при доле отказов от распознавания E3 = 0,0028. Модель ориентирована не на автономное принятие решений, а на передачу структурированного сигнала риска во внешний контур управления систем, где пороговое значение может адаптивно настраиваться под конкретную цель.