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Beschreibung
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.
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Technische Daten


Erscheinungsdatum
16.12.2011
Sprache
Englisch
EAN
9781461415565
Herausgeber
Springer US
Serien- oder Bandtitel
Integrated Series in Information Systems
Sonderedition
Nein
Autor
Hsinchun Chen
Seitenanzahl
454
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe

Transparenz & Sicherheit

Hersteller: Springer, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com, Springer Nature Customer Service Center GmbH

5.0
Aus 1 Bewertungen zu Dark Web
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Spannend und informativ !
Karl - Heinz A. - Bewertet am 24.08.2023
Zustand: Sehr gut
Absolut lesenswert, enthält viele zutreffende Information über das Dark Web . Ein Roman der sich stark an der Realität orientiert.
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