Publication:
Text Classification of Illegal Activities on Onion Sites

Дата
2020
Авторы
Buldin, I. D.
Ivanov, N. S.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 IEEE.Onion sites work using the Hidden Service Protocol, which helps to keep a double anonymity. A such system allows sites to place malicious and illegal content. An identification and tracking of such resources is an important problem, that's why the article sets a task of developing a system for accurate thematic classification of textual content blocks of hidden web pages using k nearest neighbors method. The article presents the method of content separation placed on Russian-language onion-sites. The research illustrates the analysis of text categorization results based on collected dataset for the implementation of machine learning.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Buldin, I. D. Text Classification of Illegal Activities on Onion Sites / Buldin, I.D., Ivanov, N.S. // Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020. - 2020. - P. 245-247. - 10.1109/EIConRus49466.2020.9039341
URI
https://www.doi.org/10.1109/EIConRus49466.2020.9039341
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85082984898&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/20588
Коллекции
Публикации