Fugu-MT 論文翻訳(概要): Tracking Discourse Influence in Darknet Forums

論文の概要: Tracking Discourse Influence in Darknet Forums

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.02081v1
Date: Fri, 4 Feb 2022 11:23:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-02-07 15:02:04.681131
Title: Tracking Discourse Influence in Darknet Forums
Title（参考訳）: ダークネットフォーラムにおける追跡談話の影響
Authors: Christopher Akiki, Lukas Gienapp, Martin Potthast
Abstract要約: この技術報告は、2021年のAMoC(Advanced Modelling of Cyber Criminal Careers)ハッカソン(Hackathon)の課題に対処する取り組みを文書化しています。私たちの主な貢献は、意味的特徴と時間的特徴を共同で可視化し、ダークネットのサイバー犯罪に関する供給されたデータに関する洞察を生み出すことです。このハッカソンの一部として私たちによって作成されたコードとデータは、すべて公開されています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.9758488157336
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This technical report documents our efforts in addressing the tasks set forth by the 2021 AMoC (Advanced Modelling of Cyber Criminal Careers) Hackathon. Our main contribution is a joint visualisation of semantic and temporal features, generating insight into the supplied data on darknet cybercrime through the aspects of novelty, transience, and resonance, which describe the potential impact a message might have on the overall discourse in darknet communities. All code and data produced by us as part of this hackathon is publicly available.
Abstract（参考訳）: この技術報告は、2021年のAMoC(Advanced Modelling of Cyber Criminal Careers)ハッカソン(Hackathon)の課題に対処する取り組みを文書化しています。我々の主な貢献は、意味的および時間的特徴の同時可視化であり、ダークネットのコミュニティ全体の談話にメッセージが与える潜在的な影響を説明する、新規性、超越性、共鳴の側面を通してダークネットサイバー犯罪に関する提供されたデータに対する洞察を生み出します。このハッカソンで私たちが生成したコードとデータは、すべて公開されています。

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