Computational Methods for Counterterrorism pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:

作者:Howard, Newton 编

出品人:

页数:306

译者:

出版时间:

价格:$ 134.47

装帧:

isbn号码:9783642011405

丛书系列:

图书标签:

Counterterrorism
Computational Methods
Data Mining
Machine Learning
Network Analysis
Security Informatics
Artificial Intelligence
Predictive Policing
Intelligence Analysis
Big Data

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具体描述

Modern terrorist networks pose an unprecedented threat to international security. The question of how to neutralize that threat is complicated radically by their fluid, non-hierarchical structures, religious and ideological motivations, and predominantly non-territorial objectives. Governments and militaries are crafting new policies and doctrines to combat terror, but they desperately need new technologies to make these efforts effective. This book collects a wide range of the most current computational research that addresses critical issues for countering terrorism, including: UL LIFinding, summarizing, and evaluating relevant information from large and changing data stores;/LI LISimulating and predicting enemy acts and outcomes; and/LI LIProducing actionable intelligence by finding meaningful patterns hidden in huge amounts of noisy data./LI /UL The booka (TM)s four sections describe current research on discovering relevant information buried in vast amounts of unstructured data; extracting meaningful information from digitized documents in multiple languages; analyzing graphs and networks to shed light on adversariesa (TM) goals and intentions; and developing software systems that enable analysts to model, simulate, and predict the effects of real-world conflicts. The research described in this book is invaluable reading for governmental decision-makers designing new policies to counter terrorist threats, for members of the military, intelligence, and law enforcement communities devising counterterrorism strategies, and for researchers developing more effective methods for knowledge discovery in complicated and diverse datasets.

《反恐计算方法》一书，旨在深入探讨一系列前沿计算技术在应对恐怖主义这一复杂全球性挑战中的实际应用。本书并非详述具体的恐怖活动案例或政治外交策略，而是聚焦于那些能够为情报分析、风险评估、预测建模以及情报响应提供强大支持的定量和计算手段。全书结构严谨，由浅入深，首先从基础概念入手，为读者构建坚实的理解框架。在开篇章节，我们会对反恐领域中数据驱动方法的重要性进行阐述，明确计算工具如何能够从海量、异构的数据源中提取有价值的信息。这包括但不限于文本分析、网络结构分析、地理空间数据处理以及时间序列分析等。我们会探讨这些方法在识别潜在威胁、理解恐怖组织运作模式、分析传播路径以及评估脆弱性方面的潜力。随后，本书将重点剖析几种核心的计算技术。在数据挖掘和机器学习领域，我们将深入介绍诸如分类、聚类、异常检测和模式识别等技术。例如，我们将讨论如何利用文本挖掘技术分析公开信息和情报报告，以识别叙事模式、宣传策略和招募活动。聚类算法则可能被用于识别具有相似行为特征的个体或群体，从而辅助情报部门进行早期预警。异常检测技术则能帮助我们发现可能预示着即将发生的袭击或非常规活动的蛛丝马迹。在网络科学方面，本书将详细讲解图论及其在分析恐怖组织结构和动态方面的应用。我们将探讨如何构建和分析社交网络、通信网络和物流网络，以揭示关键人物、识别脆弱环节、理解信息流动以及预测组织分裂或重组的可能性。节点中心性度量、社群发现算法以及链路预测等概念将被深入解析，并结合反恐情境进行说明。时间序列分析和预测模型也是本书的重要组成部分。我们将介绍如何利用历史数据来识别恐怖活动的周期性、季节性以及趋势，并探讨构建预测模型以估计未来袭击的可能性、地点和时间。这可能涉及到马尔可夫链、隐马尔可夫模型、以及更复杂的深度学习架构，如循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），用于捕捉时间依赖性。此外，本书还将涉足优化和仿真技术。我们将探讨如何利用优化算法来规划反恐行动、分配资源、以及设计最有效的安全措施。例如，在制定反恐策略时，优化技术可以帮助确定部署警力或情报人员的最佳位置，以最大化覆盖范围并最小化风险。仿真技术则可以用于构建复杂的场景，模拟恐怖袭击的潜在影响，并评估不同应对策略的有效性。在人工智能的交叉领域，我们将讨论自然语言处理（NLP）在理解和解析大量非结构化文本数据中的作用，包括情感分析、主题建模和命名实体识别。我们还将简要触及计算机视觉在分析监控录像、图像和视频以识别可疑活动和面部识别等方面的应用。本书的另一重要关注点是应对数据质量、不确定性和计算复杂性等挑战。在反恐实践中，数据往往不完整、不准确，并且充满噪声。因此，我们会探讨鲁棒的算法设计、不确定性量化以及模型验证的必要性。同时，考虑到反恐计算问题的规模和复杂性，高性能计算和分布式计算技术也将被提及，以说明如何处理大规模数据集和执行密集型计算任务。最后，本书将以对这些计算方法在实际反恐工作中的伦理和社会影响的讨论作为结尾。虽然本书侧重于技术层面，但理解这些工具的应用及其潜在的偏见、隐私问题以及对公民自由的影响至关重要。总而言之，《反恐计算方法》是一本面向计算机科学、情报分析、安全研究以及相关领域的专业人士和学生的综合性著作。它旨在提供一个清晰、实用且深入的视角，展示如何运用现代计算技术来增强我们对恐怖主义的理解，并更有效地应对这一持续存在的威胁。本书承诺为读者提供一个扎实的理论基础和一系列可操作的分析工具，以应对情报和安全领域日益增长的计算挑战。