Социологические исследователи сталкиваются со все большими и
большими проблемами, поскольку криминальные сети расширяются в
размерах и переходят в Интернет. В настоящее время предпринимаются
многочисленные усилия по расширению технических возможностей
исследователей, работающих в области киберпреступности. Вместо того,
чтобы фокусироваться на технических инструментах, которые могли бы
повысить эффективность исследований, эта статья фокусируется на
конкретной области, которая продемонстрировала его использование в
исследовании криминальных сетей: анализ социальных сетей (СНС). В
этой статье оценивается эффективность
Взлом вк для повышения ценности
информации о киберпреступниках. Это включает в себя как определение
возможных целей для последующих исследований, так и удаление
субъектов, которые могут тратить время исследователей. Эта статья
показывает, что SNA может быть полезна на двух уровнях. Во-первых,
СНС предоставляет научные и объективные показатели структуры сетей,
а также позиции их ключевых игроков. Во-вторых, метрики
фрагментации, которые измеряют влияние удаления n узлов в сети,
помогают определить количество ресурсов, необходимых для работы с
конкретными организациями. В этом тематическом исследовании
тактический удар по сети мог оказать такое же дестабилизирующее
воздействие, как и более широкий подход. Ресурсы, сэкономленные
путем ограничения целей расследования, могут затем использоваться
для мониторинга реакции преступной сети на аресты и ограничения ее
способности адаптироваться к среде после ареста.
В исследованиях даркнета использовались различные вычислительные
подходы для понимания технических и инфраструктурных аспектов
системы. Например, в исследованиях изучались топологические свойства
межсайтовых темных сетей (Ionită & Patriciu, 2014; Xu, Chen, Zhou, &
Qin, 2006); использовали алгоритмы обнаружения сообщества, чтобы
идентифицировать кластеры сетей экстремистских групп и групп
ненависти (Zhou, Reid, Qin, Chen, & Lai, 2005); и проанализировал
киберпреступные сети интернет-чата (Décary-Hétu & Dupont, 2012).
Кроме того, вычислительные методы, такие как тематическое
моделирование, сетевой анализ, алгоритмы UserRank, позволили
исследователям определить ключевых игроков на форумах даркнета (Décary-Hétu
& Dupont, 2012; L'Huillier, Rios, Alvarez, & Aguilera, 2010; Marin ,
Shakarian & Shakarian, 2018; Yang, Tang & Thuraisingham, 2010).
Дата: 21.02.2019.