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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