МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ЗАДАЧИ ОБНАРУЖЕНИЯ И МОНИТОРИНГА ЭКСТРЕМИСТСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТстатья

Статья опубликована в журнале из списка RSCI Web of Science
Статья опубликована в журнале из перечня ВАК
Статья опубликована в журнале из списка Web of Science и/или Scopus
Дата последнего поиска статьи во внешних источниках: 26 сентября 2019 г.

Работа с статьей


[1] МЕТОДЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ЗАДАЧИ ОБНАРУЖЕНИЯ И МОНИТОРИНГА ЭКСТРЕМИСТСКОЙ ИНФОРМАЦИИ В СЕТИ ИНТЕРНЕТ / И. В. МАШЕЧКИН, М. И. ПЕТРОВСКИЙ, Д. В. ЦАРЕВ, М. Н. ЧИКУНОВ // Программирование. — 2019. — № 3. — С. 18–37. Данная статья посвящена применению методов машинного обучения для решения задачи обеспечения безопасности, в части – противодействия терроризму и экстремизму с использованием информации из сети Интернет. Эти задачи включают поиск электронных сообщений, документов и web ресурсов, содержащих потенциально террористическую и экстремистскую информацию, выявление структуры групп пользователей и Интернет сообществ, распространяющих такую информацию, осуществление мониторинга и тематического моделирования потоков информации, циркулирующих в таких сообществах, оценку угроз и прогнозирование рисков на основе полученных результатов мониторинга. В работе предлагаются оригинальные языково-независимые алгоритмы для информационного поиска по образцу, тематического моделирования и прогнозирования характеристик потоков текстовых сообщений, оценки и прогнозирования риска, исходящего от членов Интернет сообщества с использованием данных о структуре связей в сообществе, что позволяет находить потенциально опасных пользователей, даже не имея полного доступа к контенту, который они распространяют, например, через закрытые каналы и чаты. [ DOI ]

Публикация в формате сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл сохранить в файл скрыть