تشخیص جرایم سایبری در ارتباطات برخط با رویکرد داده‌کاوی

راستگو, محمد; جلالی, مهرداد

تشخیص جرایم سایبری در ارتباطات برخط با رویکرد داده‌کاوی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

¹ دانشگاه امام رضا ع

² دانشیار گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد مشهد

چکیده

در سالهای اخیر سایتهای شبکه‌های اجتماعی برخط محبوبیت چشمگیری را به‌دست آوردهاند. جرایم سایبری از رسانههای اجتماعی به عنوان پلتفرم جدید در پذیرش انواع مختلف جرایم رایانهای مانند فیشینگ، اسپمینگ، اشاعه بدافزار و اذیت و آزار سایبری استفاده میکنند. در این تحقیق، با کمک استفاده از اطلاعات مفید در پیام‌ها، عملکرد تشخیص آزار و اذیتهای سایبری را بهبود داده می‌شود. انتخاب بهترین مشخصهها با قدرت جداکنندگی بالا بین توئیتهای مزاحمتهای سایبری و غیر مزاحمت‌های سایبری یک فعالیت پیچیده است که نیازمند تلاش قابل ملاحظهای در ساخت مدل یادگیری ماشین میباشد. در این راستا عملکرد پنج روش طبقه‌بندی بیزساده، ماشین بردار پشتیبان، درخت تصمیم، k- نزدیکترین همسایگی و شبکه عصبی را تحت پنج تنظیم مختلف به‌منظور انتخاب بهترین تنظیم برای مشخصه‌های پیشنهادی مقایسه شده است و با استفاده از الگوریتم‌های خفاش و ژنتیک و ازدحام ذرات پارامترهای C و سیگما را بهبود داده شده است و مقایسهای بین پنج روش طبقه‌بندی با پارامترهای پیش فرض و پارامترهایی که با الگوریتمهای بهینه‌ساز به‌دست آورده شده و مشخص شده است که الگوریتم خفاش از بین الگوریتم‌های دیگر بهینهساز بهترین عملکرد را داشته است. با توجه به پژوهشی که انجام شده بیشترین دقت را با مدل SVM به 56/86 و بیشترین صحت را به 14/87 بوده است.

کلیدواژه‌ها

20.1001.1.20086849.1399.11.1.6.5

عنوان مقاله [English]

Detection of Cybercrimes in Online Connections by the Data Mining Approach

نویسندگان [English]

M. Rastgoo ¹
M. Jalali ²

¹ Imam Reza University

² Associate Professor, Department of Computer Engineering, Islamic Azad University, Mashhad

چکیده [English]

At recent years, online social network sites have been popular dramatically. Cybercrimes use from social media as a new platform at acceptation of some types of computer crimes like phishing, spamming, malware spread and cyber harassment. In this research, we will improve the function of detecting cybercrime with the help of useful information in the messages. Choosing the best features with high separation. Strength between cyber harassment tweets and none cyber harassment is a complex activity which extremely needs substantially effort in making Machine Learning Model. In this way, we compare function of five classification methods Naive Bayes, Support Vector Machine, Decision Tree, k-Nearest Neighbor and Neural Network under five different tuning in order to selecting the best adjustment for suggested features. Also, we have improved C and Sigma parameters by using the bat, genetics and particle swarm algorithms. Additionally, we have compared five classification methods with default parameters and parameters obtained with optimization algorithms. Finally, we have shown that bat algorithm has had the best performance among other optimization algorithms. According to the research we did the most accuracy with the SVM model to 86.56 and the highest precision to 87.14.

کلیدواژه‌ها [English]

Crime
Cyber
Data Mining Algorithm
Support Vector Machine

مراجع

A. Ebrahimi and S. Abolghasen, “Comprehensiveness to crime database in order to predict and identify crimes by using data mining techniques,” Electronic industries Journal, Term 6, 1394. (In Persian)##
B. Javad’zade, “Analyzing the centrality of social networks in cyber scope dealing with soft threats approach,” Scientific–Promotional quarterly passive defense, sixth year, no. 1, pp. 69-78, 1394. (In Persian)##
A. Abadi, “Electronic crimes detection by using data mining methods,” second national conference of computer engineering research, Ltamedan, Ekbatan research group,1395.(In Persian)##
A. Buczak and M. Gifford, “Fuzzy association rule mining for community crime pattern discovery,” In ACM SIGKDD Workshop on Intelligence and Security Informatics, ACM, 2010.##
T. Davidson, D. Warmsley, and M. Macy, “Automated hate speech detection and the problem of offensive language,” arxiv preprint arxiv:1703. 04009, 2017.##
H. Deylami and Y. Singh, “Cybercrime detection techniques based on support vector machines,” Artificial Intelligence Research, vol. 2(1), no.1, 2012.##
D. Karlis and L. Meligkotsidou, “Finite mixtures of multivariate Poisson distributions with application,” Journal of statistical Planning and Inference, vol. 137(6), pp. 1942-1960, 2007.##
J. Khan and S. Shaikh, “Computing in social networks with relationship algebra,” Journal of Network and Computer Applications, vol. 31, no. 4, pp. 862-878, 2008.##
B. Moon, J. McCluskey, and C. McCluskey, “A general theory of crime and computer crime: An empirical test,” Journal of Criminal Justice, vol. 38, no. 4, pp. 767-772, 2010.##
Data.world, “Hate Speech and Offensive Language,” https://data.world/thomasrdavidson/hate-speech-and-offensive-language, 2017.##
M. Malmasi, H. Shervin, and M. Zampieri, “Detecting Hate Speech in Social Media,” arxiv preprint arxiv:1712. 06427, 2017.##
A. Gaydhani, V. Dama, and S. Kendra, “Detecting hate speech and offensive Language on Twitter using machine learnimg : An N-gram and TFIDF based approach,” avxiv:1809. 08651v1, 2018.##
P. Tasi and P. Shyang, “Bat Algorithm Inspried Algorithm for Solving Numerical Optimization Problems,” Applied Mechanics and Materials, vol. 148-149, 2012.##