Computational Forensics
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DOI：
10.1007/978-3-540-85303-9_12
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Hughes D
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hughes D
近年来，数字社区（例如点对点文件共享系统、聊天应用程序和社交网站）的数量和规模呈爆炸式增长。不幸的是，数字社区是重大犯罪活动的宿主，包括侵犯版权，身份盗窃和儿童性虐待。由于当今数字社区的规模不断扩大，打击这种日益严重的犯罪是一个问题。本文提出了一种方法，以提供自动化的支持，在数字社区的儿童性虐待相关活动的检测。具体来说，我们分析了P2P文件共享网络中儿童性虐待媒体分布的特点，并进行了探索性研究，以表明基于语料库的自然语言分析可以用于自动检测这种活动。然后，我们概述了这种方法可以扩展到警察聊天和社交网络社区。
Recent years have seen an explosion in the number and scale of digital communities (e.g. peer-to-peer file sharing systems, chat applications and social networking sites). Unfortunately, digital communities are host to significant criminal activity including copyright infringement, identity theft and child sexual abuse. Combating this growing level of crime is problematic due to the ever increasing scale of today’s digital communities. This paper presents an approach to provide automated support for the detection of child sexual abuse related activities in digital communities. Specifically, we analyze the characteristics of child sexual abuse media distribution in P2P file sharing networks and carry out an exploratory study to show that corpus-based natural language analysis may be used to automate the detection of this activity. We then give an overview of how this approach can be extended to police chat and social networking communities.
影响因子：
1.6
作者：
Srihari, Sargur;Huang, Chen;Srinivasan, Harish
通讯作者：
Srinivasan, Harish
使用因果关系进行贝叶斯网络结构学习
DOI：
--
发表时间：
2014
期刊：
International Conference on Pattern Recognition
影响因子：
--
作者：
Zhen Xu;S. Srihari
通讯作者：
S. Srihari
潜在指纹技术的 ELFT-EFS 评估：扩展功能集 [评估
DOI：
--
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Indovina;V. Dvornychenko;R. A. Hicklin;G. Kiebuzinski
通讯作者：
G. Kiebuzinski