Библиографическое описание:Rawat, Romil. Dark Web Pattern Recognition and Crime Analysis Using Machine Intelligence / R. Rawat, Sh. Telang, William, P., U. Kaur, C.U. Kumar Om . - Электрон. текстовые дан. - Hershey : IGI Global, 2022. - 1 online resource (300 p.). - Загл. с титул. экрана. - ISBN 166843945X. - ISBN 9781668439456 : Б. ц. - Текст : электронный. Description based upon print version of record. Перевод заглавия: Распознавание образов в темной сети и анализ преступлений с использованием машинного интеллекта Примечания о происхождении: Коллекция цифровых книг Ebsco ebook (централизованная подписка 2023 г., бессрочный доступ). НБ СФУ
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.
Кража данных является серьезной проблемой в Интернете, поскольку хакеры и преступники начали использовать простые уловки для взлома социальных сетей и нарушения конфиденциальности. Методы кибератак становятся все более современными, и предотвращение атаки становится все более проблематичным, независимо от того, принимаются ли контрмеры. Темная паутина особенно сильно влияет на конфиденциальность и безопасность информации из-за анонимного поведения и недоступности данных. Для лучшего понимания и предотвращения кибератак жизненно важно иметь прогноз кибератак, надлежащие меры безопасности и эффективное использование киберразведывательных данных.
Ключевые слова:кибербезопасность, кибератаки, компьютерные преступления, хакерство, искусственный интеллект, безопасность информации, безопасность данных, кража информации
