复杂性

研究文章

发现网络犯罪在社会媒体通过自然语言处理

表1

NLP在网络安全中的应用和网络防御。


工作	场	场景	目标	NLP的应用	补充技术

田村et al。13]	网络安全	工业控制网络	检测异常数据包流	相似模型	马尔可夫链模型

钱伯斯et al。14]	网络安全	推特	网络攻击检测和分析用户的行为	连续bag-of-words (CBOW)模型和基于主题模型(PLDA)

Khandpur et al。15]	网络安全	推特	检测在社交媒体网络攻击	相似模型,域生成算法,动态查询扩展

Ritter et al。16]	网络安全	推特	检测在社交媒体网络攻击	Name-entity识别	期望正规化

香港et al。17]	网络安全	谷歌玩	评估安全的Android应用程序通过用户评论	Bag-of-words(弓)+分类器(稀疏支持向量机)	众包技术

廖et al。18]	网络安全	技术文章	发现指标的妥协	依赖性解析和主题提取(POST)	分级机(SVM)分类器(逻辑回归),和图挖掘

Pereira-kohatsu et al。9]	仇恨犯罪	推特	识别和监控仇恨言论	长期短期记忆神经网络+多层感知器	分类器(QDA LDA,射频、RLR和支持向量机)

默罕默德等。19]	仇恨犯罪	推特	分类信息是仇恨言论,进攻或nonoffensive	顺序CNN(基本)

Gamback和Sikdar20.]	仇恨犯罪	推特	分类推为“种族主义”、“性别歧视”,“,”或“non-hate-speech”	卷积神经网络(CNN)

Malmasi和Zampieri21]	仇恨犯罪	推特	与标签标注tweet”恨”、“进攻”,或“ok”	线性支持向量机

钱等。22]	仇恨犯罪	推特	分析现实生活中的极端分子和仇视团体	双向LSTM (bi-LSTM) +强化学习

Araque和乐坛7]	激进化	Twitter和在线报纸	激进的用户分类	情绪分析和相似模型	逻辑回归和线性支持向量机

Nouh et al。23]	激进化	推特	分类激进的推文	语言模型和情感分析	分类器(射频、神经网络、支持向量机和资讯

陈(24]	激进化	黑暗的网络	分类论坛帖子	合奏SVR	聚类

红色警报(25]	激进化	社交媒体	实时监控社交网络	语义分析、词法分析和特定领域的本体	社会网络分析和复杂事件处理

伊克巴尔et al。26]	网络犯罪	聊天记录	总结成犯罪相关话题的谈话	命名实体识别、语义分析、相似模型	信息可视化工具

Pastrana et al。27]	网络犯罪	地下论坛	检测网络犯罪主题和识别潜在的受害者	逻辑回归和主题提取	社会网络分析和集群(k - means)

Bhalerao et al。28]	网络犯罪	地下论坛	分析鉴定的帖子和回复供应链	SVM分类器(英国《金融时报》,LR, XGBoost)

我们的工作	网络犯罪	推特	识别可疑组	相似性分析模型和情绪	集群(k - means)和图挖掘