Publication:
Detection of Dangerous Web Pages Based on the Analysis of Suicidal Content Using Machine Learning Algorithms

Дата
2021
Авторы
Lyovkin, M.
Frolov, A. A.
Perminov, E.
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
© 2021 IEEE.Nowadays, the task of preventing suicide is one of the priorities in the health sector. Therefore, it is important to identify people prone to suicide at an early stage. This article discusses the possibility of real-time detection of visited websites containing suicidal statements. The classification of web pages is based on the analysis of the text contained on it. This work can be divided into two parts: creating a browser extension and the server. The extension collects information about the content of the web pages visited by the user and transmits it to the server. The page classification process takes place on the server. In the final part of this work, a comparison of the effectiveness of detecting suicidal websites using various machine learning algorithms is presented.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Lyovkin, M. Detection of Dangerous Web Pages Based on the Analysis of Suicidal Content Using Machine Learning Algorithms / Lyovkin, M., Frolov, A.A., Perminov, E. // Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2021. - 2021. - P. 513-516. - 10.1109/ElConRus51938.2021.9396529
URI
https://www.doi.org/10.1109/ElConRus51938.2021.9396529
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85104736977&origin=resultslist
 http://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcAuth=Alerting&SrcApp=Alerting&DestApp=WOS_CPL&DestLinkType=FullRecord&UT=WOS:000669709800115
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/24009
Коллекции
Публикации