Detecting emerging products in TOR network based on K-Shell graph decomposition

Abstract

En este documento, presentamos un marco semiautomático que permite identificar los más populares y también, algunos de los productos ilegales emergentes que se venden en los mercados que se encuentran en la red oscura (Darknet). Utilizando información textual extraída de los dominios de Darknet, construimos un gráfico de correlaciones de productos (PCG), donde los nodos son productos Darknet y los bordes reflejan una oferta simultánea de dos productos. Aplicando el algoritmo k-Shell para descomponer el gráfico PCG, identificamos los productos contenidos en el núcleo e identificamos los más populares y emergentes. Aplicamos nuestro algoritmo de detección de emergencia al conjunto de datos denominado direcciones de texto de uso de Darknet (DUTA), detectando MDMA y éxtasis como las drogas más relevantes y emergentes, respectivamente, validando estos resultados con el Informe de prestigiosas organizaciones internacionales de drogas. Estos resultados hacen de nuestro marco una herramienta complementaria para extraer información en los mercados ilegales donde no se muestran los registros de transacciones.