Publication:
Classification of Websites Based on the Content and Features of Sites in Onion Space

Дата
2020
Авторы
Korolev, D.
Frolov, A.
Babalova, I.
Королев, Денис Вячеславович
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.This paper describes a method for classifying onion sites. According to the results of the research, the most spread model of site in onion space is built. To create such a model, a specially trained neural network is used. The classification of neural network is based on five different categories such as using authentication system, corporate email, readable URL, feedback and type of onion-site. The statistics of the most spread types of websites in Dark Net are given.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Korolev, D. Classification of Websites Based on the Content and Features of Sites in Onion Space / Korolev, D., Frolov, A., Babalova, I. // Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020. - 2020. - P. 1680-1683. - 10.1109/EIConRus49466.2020.9039347
URI
https://www.doi.org/10.1109/EIConRus49466.2020.9039347
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85082995842&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/20563
Коллекции
Публикации