Dark Web
Exploring and Data Mining the Dark Side of the Web
Hsinchun Chen
Kirjasarja: Integrated series in information systems, osa 30

Tuote ei saatavilla
Dark Web : Exploring and Data Mining the Dark Side of the Web
Lisää tuote omalle toivelistallesi ja saat halutessasi ilmoituksen sähköpostiisi, kun tuotetta tulee saataville Antikvaariin!
Haetaan tuotteita...
Teosta "Dark Web" ei välttämättä ole tällä hetkellä saatavilla Antikvaarista tai teoslistamme on vielä puutteellinen. Katsothan samankaltaiset tuotteet sekä alempaa löytyvät tuote-ehdotuksemme teokseen liittyen. Voit myös lisätä tämän teoksen toivelistallesi ja saat halutessasi ilmoituksen sähköpostiisi, kun tuotteita tulee saataville.
Siirry tuotehakuun
Samankaltaiset tuotteet
Tuotteita ei löytynyt. Voit selailla kirjailijan teoksia klikkaamalla kirjailijan nimeä tai etsi muita kirjoja hakukoneemme avulla.
Tiedot
Kustantaja/julkaisija
Springer New York
Sidosasu
ISBN
1461415578
9781461415572
Kieli
englanti
Alkuperäinen nimi
-
Kaikki tekijät
Hsinchun Chen
Tuotekategoriat
Esittely
s:1903:"The University of Arizona Artificial Intelligence Lab (AI Lab) Dark Web project is a long-term scientific research program that aims to study and understand the international terrorism (Jihadist) phenomena via a computational, data-centric approach. We aim to collect "ALL" web content generated by international terrorist groups, including web sites, forums, chat rooms, blogs, social networking sites, videos, virtual world, etc. We have developed various multilingual data mining, text mining, and web mining techniques to perform link analysis, content analysis, web metrics (technical sophistication) analysis, sentiment analysis, authorship analysis, and video analysis in our research. The approaches and methods developed in this project contribute to advancing the field of Intelligence and Security Informatics (ISI). Such advances will help related stakeholders to perform terrorism research and facilitate international security and peace. This monograph aims to provide an overview of the Dark Web landscape, suggest a systematic, computational approach to understanding the problems, and illustrate with selected techniques, methods, and case studies developed by the University of Arizona AI Lab Dark Web team members. This work aims to provide an interdisciplinary and understandable monograph about Dark Web research along three dimensions: methodological issues in Dark Web research; database and computational techniques to support information collection and data mining; and legal, social, privacy, and data confidentiality challenges and approaches. It will bring useful knowledge to scientists, security professionals, counterterrorism experts, and policy makers. The monograph can also serve as a reference material or textbook in graduate level courses related to information security, information policy, information assurance, information systems, terrorism, and public policy.";
