En ökad användning av Internet som ett viktigt kommunikationsmedel har lett till bildandet av it-gemenskaper, som har blivit alltmer tilltalande för terroristgrupper på grund av Internetkommunikationens oreglerade karaktär. Nätsamhällen gör det möjligt för våldsamma extremister att öka rekryteringen genom att låta dem bygga personliga relationer med en världsomfattande publik som kan få tillgång till ocensurerat innehåll. I denna artikel presenteras metoder för att identifiera rekrytering av våldsamma grupper på extremistiska sociala mediers webbplatser. I synnerhet använder dessa metoder kända tekniker inom övervakad inlärning och behandling av naturligt språk för den oprövade uppgiften att automatiskt identifiera forumtjänster avsedda att rekrytera nya våldsamma extremister. Vi använde data från den västra jihadistiska webbplatsen Ansar AlJihad Network, som sammanställdes av University of Arizonas Dark Web Project. Flera domare kommenterade manuellt ett urval av dessa uppgifter, vilket markerade 192 slumpmässigt utvalda tjänster som rekrytering (YES) eller icke-rekrytering (NO). Vi observerade en betydande överenskommelse mellan domarnas varumärken; Cohens σ = (0, 5, 0. 9) på p=0, 01. Vi testade genomförbarheten av att använda naiva Bayes modeller, logistisk regression, klassificering träd, öka, och stödja vektor maskiner (SVM) för att klassificera forumets inlägg. Utvärdering med kurvor som är karakteristiska för mottagarens funktion (ROC) visar att vår SVM-klassificerare uppnår 89% area under kurvan (AUC), en signifikant förbättring jämfört med de 63% AUC-prestanda som uppnås av vår enklaste naiva Bayes-modell (Tukeys test vid p = 0,05). Såvitt vi vet är detta det första resultatet som rapporterats om denna uppgift, och vår analys visar att automatisk upptäckt av rekrytering av terrorister online är en genomförbar uppgift. Vi identifierar också ett antal viktiga områden för framtida arbete, bland annat klassificering av icke-engelska tjänster och mätning av hur rekryteringsplatser och aktuella händelser ändrar medlemsantal över tid.
REF använder data från Jihadists webbplats Ansar AlJihad Network för att utveckla övervakad inlärning och NLP-teknik för att automatiskt upptäcka cyberrekrytering av extremistgrupper.
Automatic detection of cyber-recruitment by violent extremists
{'venue': 'Security Informatics', 'journal': 'Security Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}