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Título
Detecting emerging products in TOR network based on K-Shell graph decomposition
Autor
Facultad/Centro
Área de conocimiento
Datos de la obra
III Jornadas Nacionales de Investigación en Ciberseguridad, 31 de mayo-2 de junio, 2017, Madrid
Fecha
2017-06
Résumé
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.
Materia
Palabras clave
Subtipo documental
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
URI
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