Uso de la inteligencia computacional para la detección de comportamientos ilícitos y la Dark Web

Uso de la inteligencia computacional para la detección de comportamientos ilícitos y la Dark Web (Romil Rawat)

Título original:

Using Computational Intelligence for the Dark Web and Illicit Behavior Detection

Contenido del libro:

La Dark Web es un conocido centro que alberga innumerables actividades ilegales tras el velo del anonimato de sus usuarios.

Desde hace años, las fuerzas del orden se esfuerzan por rastrear estas actividades ilícitas y ponerles fin. Sin embargo, la profundidad y el anonimato de la Dark Web han dificultado estos esfuerzos, y a medida que los ciberdelincuentes disponen de tecnologías más avanzadas, la lucha sólo parece tener potencial para empeorar.

Sin embargo, las fuerzas del orden y las organizaciones gubernamentales también cuentan con tecnologías emergentes a su favor. Es esencial que estas organizaciones se mantengan al día sobre estas tecnologías emergentes, como la inteligencia computacional, para poner fin a las actividades y comportamientos ilícitos que se presentan en la Dark Web. Using Computational Intelligence for the Dark Web and Illicit Behavior Detection presenta las tecnologías y aplicaciones emergentes de la inteligencia computacional para la aplicación de la ley en la Dark Web.

Presenta análisis de datos sobre ciberdelincuencia, ejemplos de la aplicación de la inteligencia computacional en la Dark Web y ofrece futuras oportunidades de crecimiento en este campo. Con temas como la detección de ciberamenazas, la predicción de delitos y la extracción de palabras clave, esta fuente de referencia de primer orden es un recurso esencial para organizaciones gubernamentales, cuerpos de seguridad, organizaciones sin ánimo de lucro, políticos, informáticos, investigadores, estudiantes y académicos.

Otros datos del libro:

ISBN:9781668464489
Autor:
Editorial:
Idioma:inglés
Encuadernación:Tapa blanda
Año de publicación:2022
Número de páginas:335

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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)