Детальная информация

Название: Dark Web Pattern Recognition and Crime Analysis Using Machine Intelligence
Авторы: Rawat Romil.; Telang Shrikant.; William P.; Kaur Upinder.; C.U. Om Kumar.
Выходные сведения: Hershey: IGI Global, 2022
Коллекция: Электронные книги зарубежных издательств; Общая коллекция
Тематика: Computer crimes — Investigation.; Dark Web.; EBSCO eBooks
Тип документа: Другой
Тип файла: PDF
Язык: Английский
Права доступа: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Ключ записи: on1321797868

Разрешенные действия:

pdf/3290022.pdf
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
epub/3290022.epub
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

Data stealing is a major concern on the internet as hackers and criminals have begun using simple tricks to hack social networks and violate privacy. Cyber-attack methods are progressively modern, and obstructing the attack is increasingly troublesome, regardless of whether countermeasures are taken. The Dark Web especially presents challenges to information privacy and security due to anonymous behaviors and the unavailability of data. To better understand and prevent cyberattacks, it is vital to have a forecast of cyberattacks, proper safety measures, and viable use of cyber-intelligence tha.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Анонимные пользователи

Оглавление

  • Cover
  • Title Page
  • Copyright Page
  • Book Series
  • Table of Contents
  • Detailed Table of Contents
  • Preface
  • Section 1: Threat Detection and Content Analysis
    • Chapter 1: Multi-Access Edge and Fog Computing Technique Analysis for Security and Privacy of 6G-Driven Vehicular Communication Network in Industry 5.0 Internet
    • Chapter 2: Minimum Prediction Error at an Early Stage in Darknet Analysis
    • Chapter 3: An Efficient Technique for Passive Image Forgery Detection Using Computational Intelligence
  • Section 2: Cyber Terrorism: The Emerging Challenges
    • Chapter 4: Machine Learning Models in Detecting Cyber Crimes and Cyber Terrorism in India
    • Chapter 5: Overview of Web Dawdler Outline and FKNN Utilizing Cluster-Based Secret Net
    • Chapter 6: Crowdfunded Assassinations and Propaganda by Dark Web Cyber Criminals
  • Section 3: Machine Intelligence for Crime Organization and Analysis
    • Chapter 7: Neural Net Architecture Strategy Identifying Zero-Day Attacks in the Dark Web
    • Chapter 8: Implementation of Machine Learning Techniques for Analyzing Crime and Dark Web Data
    • Chapter 9: Image Processing for Criminal Pattern Detection Using Machine Learning in the Dark Web
    • Chapter 10: A Fuzzy-GA for Predicting Terrorist Networks in Social Media
    • Chapter 11: Crime Detection on Social Networks Using AI and ML Techniques
    • Chapter 12: Ranking for Better Indexing in the Hidden Web
    • Chapter 13: Internet of Things Security Challenges and Concerns for Cyber Vulnerability
  • Section 4: Online Social Network Applications for Suspicious Pattern Recognition
    • Chapter 14: Cyber Security for Secured Smart Home Applications Using Internet of Things, Dark Web, and Blockchain Technology in the Future
    • Chapter 15: Forecasting the Traits of Cyber Criminals Based on Case Studies
    • Chapter 16: Dark Web for the Spread of Illegal Activities Using Tor
  • Compilation of References
  • About the Contributors
  • Index

Статистика использования

pdf/3290022.pdf

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика

epub/3290022.epub

stat Количество обращений: 0
За последние 30 дней: 0
Подробная статистика