| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Datu ieguves algoritmu izmantošana iebrucējus izsekošanai tumšajā tīmeklī |
| Nosaukums angļu valodā |
Application of Data Mining Algorithms for Tracking Malicious Users on the Dark Web |
| Struktūrvienība |
12100 Informācijas tehnoloģijas institūts |
| Darba vadītājs |
Pāvels Osipovs |
| Recenzents |
Sigita Misiņa |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir izstrādāt sistēmu iebrucēju meklēšanai tumšajā
tīmeklī klasifikācijai, izmantojot sociālu grafu. Darbā sniegts teorētiskais materiāls par to, kādas metodes jau tiek izmantotas datu vākšanai un tumšā tīkla analīzei. Ir aprakstītas skripta “OnionSearch” iespējas. Tika izstrādāta sistēma iebrucēju meklēšanai tumšajā tīmeklī. Ir aprakstīti atsevišķi sistēmas izstrādes posmi. Posmi tika realizēti, izmantojot Python programmēšanas valodas skriptus. Lai ieviestu sistēmu, tika apkopotas forumu URL adreses no tumšā tīmekļa. Ar Oranage rīka palīdzību tika izstrādāts modelis, kas apkopo datus vajadzīgajā formā tālākai lietotāju identificēšanai pēc norādītajiem atslēgvārdiem. Iegūtie dati tika parādīti sociālā grafa veidā. Tika veikti eksperimenti, lai identificētu ar Vāciju saistītus lietotājus. Pamatojoties uz pētījumu, lietotāji tika klasificēti, izmantojot sociālo grafu. Šo sistēmu nākotnē var uzlabot, lai iegūtu vairāk rezultātu, izmantojot lietotājus, kuri tika identificēti pēc atslēgvārdiem.
Atslēgvārdi: tumšais tīmeklis, sociālais grafs, iebrucējs.
Darba apjoms – 59. lpp., 5 tabulas, 34 attēli, 3 formulas, 28 literatūras avoti,
2 pielikumi. |
| Atslēgas vārdi |
tumšais tīmeklis, sociālais grafs, iebrucējs |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
dark web, social graph, malicious users |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2023 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
27.05.2023 16:14:08 |
