Review of Group Prediction Model for Counter Terrorism Using CLOPE Algorithm
En el presente escenario los ataques terroristas son el mayor problema de la humanidad y el mundo entero est ̀bajo la constante amenaza de estas operaciones terroristas bien planificadas, sofisticadas y coordinadas. Ahora todos los pas̕es se centran en la lucha contra el terrorismo. La lucha contra...
Saved in:
| Other Authors: | , , |
|---|---|
| Format: | Book |
| Language: | English |
| Subjects: | |
| Online Access: | Review of Group Prediction Model for Counter Terrorism Using CLOPE Algorithm |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Summary: | En el presente escenario los ataques terroristas son el mayor problema de la humanidad y el mundo entero est ̀bajo la constante amenaza de estas operaciones terroristas bien planificadas, sofisticadas y coordinadas. Ahora todos los pas̕es se centran en la lucha contra el terrorismo. La lucha contra el terrorismo son las prc̀ticas, tc̀ticas, estrategias y tčnicas que los gobiernos, los ejřcitos, la polica̕ y los organismos de seguridad utilizan para prevenir o responder a las amenazas terroristas. Este documento se centrar ̀en las tčnicas de prediccin̤ de grupos terroristas para la lucha contra el terrorismo. Tambiň se analizar ̀la prediccin̤ del grupo responsable utilizando el algoritmo CLOPE.Introduccin̤La prediccin̤ del grupo terrorista utilizando datos histr̤icos de los atentados ha sido menos explorada debido a la falta de datos terroristas detallados que contengan los atentados y las actividades del grupo terrorista. Las razones pueden ser su confidencialidad y sensibilidad. Los organismos de inteligencia tienen una gran cantidad de datos. Vigilan continuamente las actividades terroristas. Sin embargo, no tienen suficientes agentes capacitados para procesar grandes cantidades de datos en un pero̕do de tiempo muy corto para la adopcin̤ de decisiones sobre los atentados terroristas. En la lucha contra el terrorismo, el primer paso despuš de cualquier incidente o ataque es encontrar los nombres de los grupos involucrados y elaborar una estrategia para atraparlos.Extraccin̤ de datos para la lucha contra el terrorismoLa seguridad es un aspecto importante al que todos los polt̕icos y gobiernos del mundo han dado la mx̀ima prioridad y que tiene como objetivo reducir la incidencia de la delincuencia [1,2]. El anl̀isis de inteligencia puede ser aplicado a cualquiera de las varias fuentes de inteligencia reconocidas como la Inteligencia de Seąles (SIGINT), la Inteligencia de Img̀enes (IMINT), y la Inteligencia de Cd̤igo Abierto (OSINT) [3].La informt̀ica actual sobre el terrorismo, cuyo objetivo es ayudar a los funcionarios de seguridad que utilizan tčnicas de minera̕ de datos, se centra principalmente en el uso del anl̀isis de redes sociales (SNA) para el anl̀isis estructural y posicional de las redes terroristas cuando la informacin̤ requerida se proporciona a partir de datos no relacionados con el delito [4-7]. La prediccin̤ de un grupo terrorista utilizando datos histr̤icos de un ataque tiene muy poco trabajo; esto se debe a la falta de datos terroristas detallados que contengan los ataques y actividades del grupo terrorista [8]. El uso de tecnologa̕s de extraccin̤ de datos en la lucha contra el terrorismo ha sido floreciente desde elEl Gobierno de los Estados Unidos alent ̤el uso de las tecnologa̕s de la informacin̤ [9]. Este documento se centra en el desarrollo de un modelo de prediccin̤ utilizando datos histr̤icos para predecir el grupo terrorista involucrado en un ataque determinado. Nuestra base de datos incluye los ataques terroristas en diferentes pas̕es desde el aǫ 1970 hasta el 2011. |
|---|---|
| ISBN: | 2167-0374 (versin̤ electrn̤ica) |