Simple Science

Hochmoderne Wissenschaft einfach erklärt

# Computerwissenschaften# Soziale und Informationsnetzwerke

Wichtige Akteure in Dark-Web-Märkten identifizieren

Dieser Artikel erklärt, wie man erfolgreiche Anbieter auf illegalen Online-Märkten erkennen kann.

― 6 min Lesedauer


Dunkelnetz-VerkäuferDunkelnetz-Verkäufererkennenillegalen Märkten zu identifizieren.Techniken, um erfolgreiche Verkäufer in
Inhaltsverzeichnis

Dieser Artikel handelt davon, wie man erfolgreiche Verkäufer auf Online-Märkten für illegale Waren im Dark Web erkennt. Diese Märkte, oft als Kryptomärkte bezeichnet, ermöglichen es Nutzern, Dinge wie Drogen und gestohlene Informationen zu handeln. Die Strafverfolgungsbehörden wollen diese Aktivitäten eindämmen und müssen dazu herausfinden, wer die Schlüsselakteure sind, insbesondere die, die am meisten verkaufen.

Bedeutung der Schlüsselakteure

In online kriminellen Märkten sind einige Nutzer entscheidend für den Handel, wie Administratoren, Moderatoren und erfolgreiche Verkäufer. Diese Schlüsselakteure helfen dem Markt zu funktionieren und sind für viele Verkäufe verantwortlich. Zu erkennen, wer diese Schlüsselakteure sind, kann der Strafverfolgung helfen, Massnahmen zu ergreifen, um diese Operationen zu zerschlagen.

Fokus auf erfolgreiche Verkäufer

Die Arbeit untersucht, wie man erfolgreiche Verkäufer identifizieren kann. Die Idee ist, herauszufinden, ob wir sie einfach anhand ihrer Aktivität erkennen können oder ob wir tiefer schauen müssen, wie sie mit anderen kommunizieren. Unsere Forschung nutzt Daten vom Evolution-Kryptomarkt, der viele Nutzerinteraktionen und einige Verkaufsdaten hatte.

Ergebnisse

Unsere Ergebnisse deuten darauf hin, dass die Betrachtung der Aktivität von Nutzern in Foren helfen kann, erfolgreiche Verkäufer zu identifizieren. Eine spezielle Massnahme, die sogenannte Betweenness Centrality, ist dabei ebenfalls sehr hilfreich. Das bedeutet, zu schauen, wie viele andere Nutzer ein Verkäufer verbindet, selbst wenn sie nicht die aktivsten sind.

Ausserdem haben wir festgestellt, dass Nutzer, die einen hohen Betweenness-Wert erreichen, dies oft tun, bevor sie erfolgreiche Verkäufer werden. Dies ist entscheidend, weil es darauf hindeutet, wie wir Verkäufer frühzeitig erkennen können, bevor sie signifikante Verkäufe machen.

Verständnis der Dark Web Foren

Das Dark Web ist ein Teil des Internets, der spezielle Software zum Zugreifen benötigt. Innerhalb davon dienen Foren als Orte für Diskussionen und den Handel mit illegalen Waren. Diese Foren können tausende von Nutzern haben und sind oft gut organisiert. Kryptomärkte ermöglichen es Nutzern, mit Kryptowährungen wie Bitcoin zu kaufen und verkaufen.

Die Strafverfolgungsbehörden versuchen, Schlüsselpersonen zu identifizieren, die diese Märkte am Laufen halten. Das können Administratoren oder erfolgreiche Verkäufer sein. Bei Administratoren sind ihre Rollen oft klar erkennbar Anhand ihrer Titel. Erfolgreiche Verkäufer zu identifizieren, kann jedoch kniffliger sein, da viele Märkte keine Verkaufsdaten öffentlich teilen.

Viele dieser Verkäufer haben vielleicht kein klares Label, das ihren Erfolg anzeigt. Das stellt eine Herausforderung für die Strafverfolgung dar, da sie Verkäufer finden müssen, die in Zukunft erfolgreich sein könnten, um zu verhindern, dass sie Verkäufe tätigen.

Vorhandene Forschung

Frühere Studien haben versucht, der Strafverfolgung zu helfen, Schlüsselakteure zu identifizieren, indem sie die verwendeten Wörter in den Beiträgen in diesen Foren analysiert haben. Allerdings bedeutet die zunehmende Nutzung von Verschlüsselung, dass es nicht mehr ausreicht, sich nur auf den Inhalt der Nachrichten zu verlassen.

Stattdessen haben wir die Struktur des Kommunikationsnetzwerks zwischen den Nutzern untersucht. Das bedeutet, dass wir ignorieren, was die Nutzer sagen, und uns stattdessen darauf konzentrieren, wie sie im Laufe der Zeit miteinander interagieren.

Kommunikationsnetzwerke

Kommunikationsnetzwerke modellieren Interaktionen zwischen Nutzern, einschliesslich derjenigen in Online-Foren. Diese Netzwerke bestehen aus Themen, die von Nutzern gestartet werden und auf die andere antworten können. Verbindungen entstehen auf Basis geteilten Interesses, was darauf hinweist, dass Nutzer in Gespräche involviert sind.

Durch die Analyse dieser Netzwerke können wir entscheidende Nutzer in einem Kryptomarkt identifizieren. Mehrere Masse können helfen, die Bedeutung eines Nutzers zu bewerten, wie viele Verbindungen er zu anderen hat, wie leicht er andere im Netzwerk erreichen kann und wie oft er als Brücke zwischen verschiedenen Nutzern oder Gruppen fungiert.

Messung der Nutzerbedeutung

Wir haben verschiedene Möglichkeiten untersucht, die Bedeutung von Nutzern in diesen Foren zu messen. Die Massnahmen, die wir betrachtet haben, umfassen:

  1. Grad-Zentralität: Zählt, wie viele Verbindungen ein Nutzer hat.
  2. Harmonische Näherungs-Zentralität: Schaut, wie leicht ein Nutzer andere im Netzwerk erreichen kann.
  3. Betweenness-Zentralität: Misst, wie oft ein Nutzer Teil der kürzesten Wege zwischen anderen ist.
  4. PageRank: Bewertet die Bedeutung eines Nutzers im Vergleich zu anderen wichtigen Nutzern.

Jede Massnahme zeigt verschiedene Aspekte der Rolle eines Nutzers, und zusammen helfen sie uns, Schlüsselakteure in Kryptomärkten zu identifizieren.

Aktivitätsindikatoren

Neben den Zentralitätsmassen haben wir auch Aktivitätsindikatoren auf Basis von Forendaten betrachtet. Diese Indikatoren geben einfache Einblicke in die Aktivität eines Nutzers, darunter:

  1. Beitragsaktivität: Wie viele Beiträge ein Nutzer gemacht hat.
  2. Gestartete Themen: Die Anzahl der Themen, die ein Nutzer initiiert hat.
  3. Themenengagement: Die Gesamtanzahl der Antworten auf alle von einem Nutzer gestarteten Themen.

Diese Indikatoren deuten darauf hin, dass aktivere Nutzer wahrscheinlich Verkäufer sind, da häufigere Interaktionen oft zu grösserer Sichtbarkeit und Anerkennung führen.

Unterscheidung erfolgreicher Verkäufer

Wir haben die Unterschiede in den Netzwerkzentralitäten und Aktivitätsindikatoren gemessen, um zu sehen, ob sie helfen können, erfolgreiche Verkäufer von Nicht-Verkäufern zu unterscheiden. Indem wir Nutzer in Erfolgspercentile auf Basis ihres Umsatzes sortiert haben, konnten wir diese Gruppen vergleichen.

Die Ergebnisse zeigten, dass erfolgreiche Verkäufer im Allgemeinen höhere Werte sowohl in den Netzwerkmassen als auch in den Aktivitätsindikatoren hatten. Dies deutet auf eine klare Beziehung zwischen der Nutzeraktivität und dem Erfolg im Markt hin.

Verkäufererinnerung

Um zu bewerten, wie gut unsere Massnahmen erfolgreiche Verkäufer identifiziert haben, verwendeten wir ein Konzept namens Verkäufererinnerung. Dies sagt uns, welcher Prozentsatz der als Top-Verkäufer identifizierten Nutzer auch in der Gruppe der am höchsten eingestuften Nutzer auf Basis der Netzwerkmassnahmen und Aktivitätsindikatoren endete.

Die Analyse zeigte, dass unsere Netzwerkmassnahmen gut in Bezug auf die Erinnerung abschnitten, was bedeutet, dass sie konsequent erfolgreiche Verkäufer in den Top-Rankings einschlossen.

Zeitpunkt des Erfolgs

Ein weiterer interessanter Befund war der Zeitpunkt zwischen Netzwerkmassnahmen und dem Erfolg der Verkäufer. Hohe Betweenness-Zentralitätswerte schienen oft vor den tatsächlichen signifikanten Verkäufen der Verkäufer zu liegen. Dies signalisiert, dass wir diese Werte als frühe Warnsignale nutzen könnten, um zukünftige erfolgreiche Verkäufer zu identifizieren.

Fazit

Unsere Studie beleuchtet, wie man erfolgreiche Verkäufer und Schlüsselakteure in Dark Web Kryptomärkten effektiv identifizieren kann.

Durch die Nutzung von Kommunikationsnetzwerken und spezifischen Aktivitätsindikatoren kann die Strafverfolgung feststellen, wen sie untersuchen sollte. Insbesondere die Betweenness-Zentralität hebt sich als wertvolles Mass hervor, um Nutzer zu identifizieren, die in Zukunft erfolgreich sein könnten.

Indem wir uns darauf konzentrieren, wie Nutzer interagieren, anstatt nur darauf, was sie sagen, könnten wir die erkennen, die in diesen illegalen Märkten wichtig werden, was der Strafverfolgung ermöglichen würde, proaktive Massnahmen zu ergreifen, bevor sie eine starke Präsenz aufbauen.

Originalquelle

Titel: Early warning signals for predicting cryptomarket vendor success using dark net forum networks

Zusammenfassung: In this work we focus on identifying key players in dark net cryptomarkets that facilitate online trade of illegal goods. Law enforcement aims to disrupt criminal activity conducted through these markets by targeting key players vital to the market's existence and success. We particularly focus on detecting successful vendors responsible for the majority of illegal trade. Our methodology aims to uncover whether the task of key player identification should center around plainly measuring user and forum activity, or that it requires leveraging specific patterns of user communication. We focus on a large-scale dataset from the Evolution cryptomarket, which we model as an evolving communication network. Results indicate that user and forum activity, measured through topic engagement, is best able to identify successful vendors. Interestingly, considering users with higher betweenness centrality in the communication network further improves performance, also identifying successful vendors with moderate activity on the forum. But more importantly, analyzing the forum data over time, we find evidence that attaining a high betweenness score comes before vendor success. This suggests that the proposed network-driven approach of modelling user communication might prove useful as an early warning signal for key player identification.

Autoren: Hanjo D. Boekhout, Arjan A. J. Blokland, Frank W. Takes

Letzte Aktualisierung: 2024-05-09 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2306.16568

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.16568

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

Mehr von den Autoren

Ähnliche Artikel