Номинация «Оригинальная работа»
Кравцов Дмитрий Викторович, Леонов Евгений Алексеевич, аспиранты, Брянский государственный технический университет, г. Брянск за работу «Разработка автоматизированной системы мониторинга информации в сети Интернет в целях борьбы с распространением идей терроризма и экстремизма»
Разработка автоматизированной системы мониторинга информации в сети Интернет в целях борьбы с распространением идей терроризма и экстремизма
В настоящее время как никогда остро для общества стоят такие проблемы как терроризм и экстремизм. Экстремизм – приверженность крайним взглядам и, в особенности, мерам (обычно в политике). Сегодня многие экстремистские организации во всем мире в качестве такой крайней меры избирают тактику терроризма – применения насилия против мирного населения с целью устрашения общества и представителей власти и продавливания тем самым собственных политических интересов. Таким образом, чтобы эффективно бороться с терроризмом, нужно предупреждать причину его возникновения – идеологию экстремизма. К сожалению, число людей, разделяющих эту идеологию, растет. Одной из причин этого является выход пропаганды идей экстремизма и терроризма на новую информационную площадку – глобальную сеть Интернет. Это дает небывалые преимущества: абсолютная свобода слова (нет цензуры), анонимность и, что самое главное, огромная потенциальная целевая аудитория, ограниченная, пожалуй, только доступностью Интернета. Кроме того, не секрет, что существуют стороны, заинтересованные в привлечении в экстремистские организации как можно большего количества людей и активно финансирующие данную деятельность.
В этих условиях государство должно проводить активную политику по противодействию пропаганде вышеупомянутых идей. Некоторые шаги в этом направлении в виде принятия закона «О противодействии экстремистской деятельности» уже сделаны, но остается еще много нерешенных задач, в том числе технических. Ввиду своего масштаба и высокой технической сложности задача эффективного контроля за распространением идей экстремизма и терроризма в сети Интернет представляет собой серьезную научную проблему. Подход к решению данной проблемы предложен в настоящей работе.
Тенденции развития и структура пользователей сети Интернет
В последнее время наблюдается активный и постоянный рост телекоммуникационной сети Интернет. По данным RU-CENTER, крупнейшего российского регистратора доменов, только за последние 5 лет количество зарегистрированных доменов в зоне ruвозросло менее чем с 500 тысяч до 3 миллионов [15]. Наряду с ростом самой сети в массовом порядке возрастает количество ее пользователей. По данным фонда «Общественное мнение» (ФОМ) за последние 5 лет общее количество взрослых пользователей в России выросло более чем в 2,5 раза и составило 43 миллиона, а количество постоянных пользователей сети Интернет (пользуются каждый день) выросло в 5 раз и составило 23 миллиона[3]. Если раньше рост количества постоянных пользователей сети осуществлялся в основном за счет Москвы, Санкт-Петербурга и других крупных городов, то сейчас с активным распространением широкополосного доступа в Интернет наблюдается лавинообразное увеличение количества пользователей в средних и малых городах[15]. Таким образом, можно уверенно сказать, что Интернет стал массовым источником информации, наряду с традиционными телевидением и печатными изданиями.
Интернет – явление молодое, и, как следствие, наибольшее количество пользователей – это молодые люди. По данным ФОМ 30% от всех взрослых пользователей это люди в возрасте от 18 до 24 лет и 31% пользователи от 25 до 34 лет[3]. Несовершеннолетние пользователи в официальных статистиках не учитываются, однако на основании статистического анализа, проводившегося среди учащихся, в котором опрашивались дети от 12 лет, можно судить о массовом характере использования Интернет в этой социальной категории [8]. Отдельно следует отметить, что использование других СМИ в молодежных группах резко падает. Например, по результатам проводившихся опросов аналитическим центром «Левада-Центр» 18% молодых людей при опросах отвечали, что практически не смотрят телевизор, 68% смотрят только конкретные передачи развлекательного характера, печатные же информационные издания читает менее 1%[14]. Особого внимания заслуживает тот факт, что доверие к информации, получаемой из различных СМИ, среди молодежи сильно разнится. Чем моложе пользователь, тем больше он доверяет информации, полученной из Интернета, и меньше из традиционных СМИ[6].
Методы и целевая аудитория пропаганды идей экстремизма в сети Интернет
Отличительной особенностью телекоммуникационной сети Интернет перед другими СМИ является возможность свободной публикации без какого-либо предварительного разрешения и контроля. Для создания сайта необходим минимум финансовых затрат. Нет необходимости в привлечении высококвалифицированных специалистов: при использовании современных редакторов не нужно знать языки гипертекстовой разметки. Разместить сайт можно на одном из бесплатных, анонимных веб-хостингов, которых в сети большое количество.
Все это создает условия к росту и развитию сети. Однако такая доступность порождает и негативные последствия. В сети все больше и больше появляется сайтов экстремисткой направленности. Организации и лица, пропагандирующие национальную, религиозную нетерпимость, практически не имеют доступа к традиционным СМИ, зато в Интернете они широко представлены. Пропаганда экстремизма ведется несколькими наиболее распространенными способами.
Создание сайтов экстремисткой направленности, позволяет создать постоянную узнаваемую информационную площадку с целью объединения лиц сочувствующих экстремистам, вовлечения их в дальнейшую пропаганду и вступления в ряды экстремистских организаций. Пока такой сайт непопулярен в сети, он не несет большой опасности. По мере роста популярности сайта к нему проявляется все больше внимания, в том числе со стороны правоохранительных органов. Поэтому его владельцы могут изменить тактику пропаганды: удаляются материалы с прямыми призывами и откровенной пропагандой, однако продолжает размещаться информация провокационного плана. Примером может служить информирование (зачастую неполное, необъективное и искажающее факты) о преступлениях, совершенных представителями власти, конкретных этнических, религиозных групп против представителей других групп. У читателя пытаются таким образом вызвать определенные эмоции: чувство несправедливости, ненависть к той социальной группе, к которой подчеркивалась принадлежность преступника. Основная цель таких ресурсов состоит в провокации читателя, и побуждении его к выводам о том, что законными методами нельзя добиться справедливости, и остается единственный способ борьбы – террор.
В сети Интернет существует большое количество блогов людей, сочувствующих экстремистам. Ведя собственные дневники, они публикуют статьи, в которых в доказательство своих суждений приводят ссылки на вышеописанные сайты, где информация, возможно, недостоверная, изначально представлена в нужном свете. Они таким образом, зачастую сами того не подозревая, создают дополнительную рекламу экстремистским сайтам и повышают их рейтинг в поисковых системах, тем самым привлекая туда новых читателей. Статьи блоггеров имеют дополнительный психологический эффект на читателя, так как информация представляется от лица обыкновенного пользователя (из народа), что вызывает дополнительную симпатию.
Еще одним способом ведения пропаганды в сети является написание сообщений в форумах и оставление комментариев к новостным статьям известных информационных источников. Данный способ является наиболее анонимным и динамичным, вследствие чего встречаются наиболее резкие высказывания и призывы к действиям, напрямую противоречащие федеральному закону о противодействии экстремистской деятельности, а их авторы чувствуют себя безнаказанными. Хотя такие сообщения часто удаляются модераторами, это происходит недостаточно оперативно, и их успевает прочитать большое количество пользователей, особенно на популярных ресурсах. Иногда благодаря таким провокационным сообщениям среди пользователей разгорается ожесточенный спор, переходящий в конфликт со взаимными обвинениями и угрозами (в т.ч. насилия). Все больше людей высказывается за применение крайних мер, пополняя тем самым ряды экстремистов.
Наиболее остро стоит вопрос распространения экстремистских идей именно среди молодежи. В силу своих возрастных психологических особенностей молодежь наиболее уязвима к пропаганде. Молодым людям свойственно отрицать существующие порядки, объединяться в неформальные движения, зачастую носящие антисоциальный характер. Также молодежь является наиболее активной частью населения и легко переходит от суждений к действиям[13]. Поэтому экстремизм среди молодежи несет острый и зачастую преступный характер. Только по официальным данным за 2008 год членами экстремистских группировок является 11 тысяч молодых людей, причем более половины из них склонны к совершению агрессивных и противоправных действий. Экстремизм вообще по сути является «молодежной» проблемой, так как более 80% участников экстремистских групп – это лица в возрасте от 20 до 30 лет[4]. Также среди молодежи существует огромное количество сочувствующих экстремистам. Основные проблемы массового вовлечения молодежи в экстремистские организации – это низкая занятость, социальная незащищенность, слабая молодежная политика со стороны государства. Всем этим пользуются экстремистские организации, заполняя собой свободное время молодых людей. Учитывая статистику использования среди молодежи сети Интернет как основного средства получения информации, нужно понимать, что именно Интернет является основным источником пропаганды экстремизма и терроризма, причем большинство экстремистских ресурсов направлено именно на молодежь как на основного пользователя сети.
Потребность в автоматизированном мониторинге сети Интернет
В настоящее время основным средством противодействия пропаганде экстремизма и терроризма через сеть Интернет является прекращение доступа к ресурсам, признанным судом содержащими экстремистские материалы. Однако на практике такие действия невозможно применить ко всем таким ресурсам. В связи с тем, что в сети существует огромное их количество, и в то же время выйти на многие из них достаточно сложно, никакие специалисты не способны вручную провести обзор сколько-нибудь значительной части Интернета. Необходим инструмент, с помощью которого можно было бы в автоматическом режиме регулярно сканировать Интернет на предмет обнаружения сайтов, содержащих экстремистские материалы. Причем ключевым моментом является именно раннее обнаружение, так как оно позволяет прекратить доступ к экстремистским материалам до того, как они станут достаточно популярными и будут растиражированы по сети, а их закрытие приведет к волне негодования со стороны широкого круга их сторонников и сочувствующих граждан. Кроме того, часто имеется необходимость в мониторинге ресурсов, не содержащих явной пропаганды. Такими ресурсами могут выступать популярные информационные площадки, а также сайты, провоцирующие читателей на сочувствие экстремистским идеям. На законных основаниях прекратить доступ к таким ресурсам нельзя, а в большинстве случаев и нецелесообразно с точки зрения имиджа государства в глазах пользователей этих ресурсов. Чаще необходимо именно выявление таких ресурсов и постоянный их мониторинг. Постоянное наблюдение поможет выявлять факты нарушения законодательства в области противодействия экстремизму, наиболее активно высказывающихся пользователей, каналы, используемые для общения между экстремистами, и на основании этого принимать комплекс активных мер по борьбе с распространением идей экстремизма, терроризма и других опасных явлений в сети.
Цели и задачи создания системы мониторинга и анализа ресурсов экстремистского содержания в сети Интернет
На кафедре «Компьютерные технологии и системы» Брянского государственного технического университета с 2006 года ведутся исследования в области информационного поиска, компьютерного анализа текста на естественном языке и, в частности, разрабатывается система мониторинга и анализа Интернет-ресурсов в рамках какой-либо предметной области. Данная система изначально разрабатывалась как непривязанная к конкретной предметной области, на которую она ориентирована, а поэтому с помощью соответствующего информационного наполнения экспертами, она может быть настроена на тематику экстремизма и терроризма. В данной роли основными целями применения этой автоматизированной системы являются выявление, анализ тенденций и противодействие распространению идей экстремизма и терроризма через сеть Интернет и, как следствие, профилактика этих опасных явлений. Основные задачи системы состоят в том, чтобы регулярно производить автоматический поиск в сети материалов экстремистского характера, сохранять их в локальном хранилище, классифицировать по категориям, подвергать различным видам анализа и оценки их содержимого и предоставлять пользователю-аналитику богатый инструментарий для просмотра как самих документов, так и всевозможных автоматически извлеченных данных с целью поддержки принятия им решений.
Принципы построения и работы системы
С точки зрения архитектуры система является распределенной и многоагентной. Она состоит из следующих основных компонентов, которые могут параллельно функционировать на нескольких серверах: набор относительно независимых интеллектуальных агентов-обработчиков, сервер базы данных и хранилища документов, пользовательский и администраторский веб-порталы (рис. 1). Данная открытая архитектура предполагает легкое добавление новых интеллектуальных агентов при возникновении необходимости в какой-либо дополнительной функциональности по анализу информации, накопленной в хранилище, что обеспечивает системе гибкость и наращиваемость[1].
Рис. 1. Многоагентная архитектура автоматизированной системы.
Пользователи взаимодействуют с системой через удобные веб-интерфейсы, выполненные в духе Windows-приложений, благодаря чему работать с ней можно удаленно с любого компьютера, имеющего веб-браузер и доступ в Интернет. Это, с одной стороны, дает доступ к системе большому числу заинтересованных специалистов из разных регионов и ведомств, а с другой, исключает затраты на организацию специальных каналов связи. Отдельно нужно отметить, что вопросы безопасности стоят на особом контроле: веб-сервера поддерживают протокол HTTPS, безопасную аутентификацию и надежное шифрование, что исключает несанкционированный доступ к системе или перехват информации третьей стороной.
Рассмотрим подробнее принцип работы системы. Прежде всего, специалисты должны подготовить (или взять имеющийся) и загрузить в базу данных системы тезаурус данной предметной области – специальный словарь, состоящий из ключевых слов и выражений, характерных для пропаганды экстремизма и терроризма, и семантических отношений между ними (синонимы, антонимы, гипонимы (частное), гиперонимы (общее) и др.) [12]. Этот этап очень важен, так как от качества и полноты тезауруса зависит качество семантического анализа текста и определение его принадлежности к той или иной тематической подгруппе.
Рис. 2. Схема взаимодействия основных агентов системы
На рис. 2 изображена схема взаимодействия компонентов системы, на которой представлены основные агенты, потоки данных и управления. Опишем кратко функции основных агентов системы. Целая группа агентов занимается поиском, загрузкой и сохранением документов в хранилище, причем сохраняются не любые документы, а только признанные системой соответствующими террористической и экстремистской тематике (пертинентные). Используется два основных метода добавления новых документов: поиск с использованием поисковых систем общего назначения, таких как Google, Яндекс и др. (любой достаточно крупный и регулярно обновляемый ресурс, предоставляющий сервис поиска, например, новостное агентство) и непосредственная загрузка по списку URL-адресов с заданием глубины перехода по ссылкам, масок, фильтров. В первом случае специалистами создается и может пополняться набор поисковых фраз, который должен достаточно полно охватывать различные варианты проявления экстремизма в сети. Такие поисковые фразы, как правило, нетривиальны и используют расширенный синтаксис языка запросов поисковых систем. Кроме того, с помощью тезауруса входящие в их состав ключевые слова могут быть автоматически расширены синонимами, частными понятиями и т. д. Например, ключевое слово "Северный Кавказ" может быть расширено словами "Чеченская республика", "Чечня", "Ингушетия", "Дагестан", "Кабардино-Балкария", записанными через связку ИЛИ, благодаря чему в результатах поиска появятся документы, которые не были бы найдены в принципе при использовании просто сочетания "Северный Кавказ". Во втором случае создается и постоянно актуализируется список адресов ресурсов, которые замечены в публикации материалов экстремистского толка либо обсуждении таких материалов, и которые требуют пристального внимания со стороны соответствующих служб. Так называемая программа-паук загружает документы по адресам из списка загрузки, а также рекурсивно на заданную глубину все документы, на которые те в свою очередь ссылаются, и сохраняет их в хранилище при условии, что они проходят проверку на пертинентность.
Перед тем как осуществлять полнотекстовый поиск по хранилищу документов и какую-либо семантическую обработку текста, документы необходимо проиндексировать – выделить отдельные предложения, слова с учетом различных морфологических форм и «взвесить» их, т.е. определить значимость в тексте. Эту задачу выполняет группа агентов индексирования.
Наконец, агент-координатор занимается тем, что организует совместную работу других агентов системы: автоматически запускает и останавливает их в определенные моменты времени. Это также может делать и администратор вручную.
Возможности использования интеллектуального анализа текста
Для осуществления достаточно эффективного мониторинга и анализа ресурсов сети Интернет даже в рамках конкретной ограниченной проблемы приходится сохранять в хранилище и обрабатывать очень большое количество документов. С учетом этого обычного поиска документов по хранилищу недостаточно, нужны средства для систематизации и удобного представления большого объема накопленной информации. Одним из таких средств является автоматическая тематическая классификация (рубрикация) текстовых документов. В данной работе для классификации используется комбинированный подход, основанный на методах машинного обучения и знаниях экспертов [2]. Экспертами создается древовидный рубрикатор с произвольной глубиной вложенности, предназначенный для разделения документов на группы (классы) по различным критериям, например, виду экстремистской деятельности, степени социальной опасности. Примерами названий рубрик могут служить «Кавказский терроризм», «Национализм», «Религиозные секты», подрубрик – «Взрывы в метро», «Взрывы жилых домов», «Подрывы поездов», «Захват заложников». Далее эксперты описывают рубрики с помощью наборов характерных ключевых слов и их весов, которые представляют собой формализованные знания экспертов о рубриках [7]. В отличие от методов, основанных на знаниях, методы машинного обучения основаны на наличии относительно небольшой заранее отрубрицированной коллекции документов – обучающей выборки. С этой целью эксперты в каждую рубрику добавляют несколько типичных документов. По мере добавления новых документов агент-координатор автоматически запускает классификатор, который связывает их с теми или иными рубриками. Надо отметить, что возможна нечеткая классификация, т.е. один документ может принадлежать нескольким тематическим категориям с разной степенью соответствия. Классификация документов дает возможность исследовать не всю коллекцию целиком, а только интересующий в настоящий момент частный вид экстремизма, например, отслеживать динамику появления комментариев по поводу какого-либо громкого политического события. Также классификация обеспечивает систематизацию разнородной информации в хранилище, что позволяет провести обобщенный обзор в целом ситуации в Интернете по проблеме экстремизма.
Другим важным видом анализа является кластеризация документов, которая в отличие от классификации не предполагает наличие заранее определенных классов (рубрик), а автоматически группирует документы по принципу тематической схожести. Такая группировка может не вполне соответствовать информационной потребности пользователя, и ее результаты зачастую трудно трактовать, однако она может быть полезна при первичном анализе коллекции для формирования основного рубрикатора, а также для выявления новых, зачастую неочевидных рубрик.
В базе данных системы кроме непосредственно документов сохраняется такая связанная информация как время их загрузки, тип, размер, ключевые слова, тематическая рубрика и т.д. Использование технологии OLAP и представление этих данных в виде многомерного гиперкуба дает очень удобные инструменты для быстрого получения и наглядного просмотра статистических данных о документах в самых различных разрезах. Например, можно посмотреть количество новых публикаций за определенный интервал времени в разрезе тематических рубрик и тем самым оценить, к каким направлениям экстремизма в настоящий момент обращено наибольшее внимание со стороны Интернет-пользователей, а какие почти не обсуждаются.
Интерес также может представлять анализ употребляемости слов в документах с учетом семантических связей, заданных в тезаурусе. Он позволяет ответить на такие вопросы как: какие слова в наибольшей степени характеризуют документы, попавшие в рубрику «религиозный экстремизм», или в каких документах (рубриках) чаще встречается слово «джихад» и семантически близкие, ассоциирующиеся с ним понятия. Что это дает пользователю? Например, позволяет приблизительно оценить содержательную часть выбранного большого массива документов, не перерабатывая их вручную, что было бы крайне трудоемко. Также это дает возможность повышать точность автоматической классификации документов путем выявления новых, неочевидных априори ключевых слов и дополнения ими описания рубрик.
Одним из направлений, развиваемых в настоящий момент, является анализ авторства публикаций в Интернете. Для этого в системе создан специальный модуль, способный распознавать записанные по-разному имена, фамилии, даты, который анализирует разметку документа и, если возможно, выделяет и сохраняет в базу данных такие метаданные, как автор, ссылка на источник, дата публикации. Разумеется, большинство пользователей в Интернете не подписываются реальными именами, а используют псевдонимы (ники) и аватары (необязательно), которые зачастую уникальны и используются одни и те же на многих ресурсах, на которых зарегистрировался пользователь. С помощью этого модуля система сможет по никам отслеживать и сохранять в своей базе комментарии конкретных пользователей, оставляемые в различных форумах, блогах, чатах и т. д. Если система обнаружит в них регулярное употребление ключевых слов, характерных для пропаганды экстремизма, то человек попадает в поле зрения специалистов, использующих автоматизированную систему. Они вручную анализируют отобранные системой материалы и принимают решение о степени их социальной опасности и наличия состава преступления. Если он имеет место, то принимаются меры по установлению личности человека, скрывающегося под конкретным псевдонимом.
Телекоммуникационная сеть Интернет становится основным источником информации для молодых людей. Данное обстоятельство требует усиления внимания к информации, размещаемой в ней. Масштабы сети и динамика обновляемости информации в ней делает ручной просмотр публикаций экспертами совершенно неэффективным. На данный момент становится очевидной необходимость применения автоматизированных средств мониторинга и анализа ресурсов сети Интернет. Использование разрабатываемой нами системы может позволить своевременно обнаруживать источники распространения идей экстремизма и терроризма через Интернет, прекращение доступа к которым может существенно уменьшить ряды последователей этих идей. Аналитические возможности системы могут использоваться для обнаружения закономерностей в исследуемых проблемах, выявления тенденций в общественном мнении и своевременного реагирования на изменившуюся ситуацию.
Что касается непосредственно террористических актов, то, конечно предотвращать их подобная система не в состоянии, однако она может служить для оценки посттравматического стресса в обществе, вызванного терактом. Наблюдая за публикациями в сети по теме произошедших трагических событий, можно планировать проведение мероприятий, направленных на изменение общественного мнения и снижение негативных последствий теракта.
Следует отметить, что для создания эффективных средств контроля за распространением идей терроризма и экстремизма в сети Интернет, необходимо тесное взаимодействие между правоохранительными органами и научным сообществом. Новые реалии высокотехнологичных средств пропаганды требуют адекватного и современного противодействия, которое возможно только при использовании последних научных достижений.
Кравцов Дмитрий Викторович, Леонов Евгений Алексеевич, аспиранты, Брянский государственный технический университет, г. Брянск
Список использованных источников
1. Аверченков А.В., Леонов Е.А., Кравцов Д.В. Разработка автоматизированной системы мониторинга и анализа распределенной информации в сети Интернет на основе мультиагентной стратегии // Известия ОрелГТУ. Орел, 2008. №1-4/269(544). С. 127-133.
2. Агеев М.С., Добров Б.В., Лукашевич Н.В. Автоматическая рубрикация текстов: методы и проблемы. Ученые записки Казанского Государственного Университета. Серия Физико-математические науки. 2008. Т. 150, кн. 4. С. 25-40.
3. Активность в Интернете [Электронный ресурс]. / Фонд «Общественное мнение». М., 2010. Дата обновления: 20.05.2010. URL: http://bd.fom.ru/pdf/d19avi10.pdf (дата обращения: 12.07.2010).
4. Вовлеченность российской молодежи в экстремизм: цифры и проблемы [Электронный ресурс]. / Центр безопасного интернета в России. URL: http://www.saferunet.ru/ruaos/stories/detail.php?SECTION_ID=139&ID=564 (дата обращения: 12.07.2010).
5. Давыдова М.А. Влияние СМИ на трансформацию системы ценностей в молодёжной среде [Электронный ресурс]. / Институт социологии РАН. URL: http://www.isras.ru/abstract_bank/1208518157.pdf (дата обращения: 13.07.2010).
6. Каждый десятый россиянин доверяет «народным ньюсмейкерам» интернета [Электронный ресурс]: пресс-релиз. / Фонд «Общественное мнение». М., 2010. Дата обновления: 25.05.2010. URL: http://bd.fom.ru/report/map/int250510_pressr (дата обращения: 12.07.2010).
7. Кравцов Д. В. Автоматическая рубрикация текстов на естественном языке в технических системах // Состояние, проблемы и перспективы автоматизации технической подготовки производства на промышленных предприятиях: мат-лы междунар. науч.-практ. конф. / Брянский гос. тех. ун-т; под ред. В.И. Аверченкова. Брянск: БГТУ, 2009. С. 99.
8. Лебедев П. Дети в информационном обществе [Электронный ресурс]: моя безопасная сеть: Интернет глазами детей и подростков: инф. бюллетень / Фонд «Общественное мнение». М., 2009. Вып. 1. URL: http://bd.fom.ru/pdf/int.b1.pdf (дата обращения: 12.07.2010).
9. Новый выпуск бюллетеня «Интернет в России. Весна 2010» [Электронный ресурс] / Фонд «Общественное мнение». М., 2010. Дата обновления: 29.06.2010. URL: http://bd.fom.ru/report/map/int290610_pressr (дата обращения: 13.07.2010).
10. О внесении изменений в статьи 1 и 15 Федерального закона "О противодействии экстремистской деятельности": федер. закон Российской Федерации от 27 июля 2006г. № 148-Ф3: принят Гос. Думой Федер. Собр. Рос. Федерации 8 июля 2006 г.: одобр. Советом Федерации Федер. Собр. Рос. Федерации 14 июля 2006 г. // Рос. газ. 2006. 29 июля.
11. О противодействии терроризму: федер. закон Российской Федерации от 6 марта 2006 г. № 35-ФЗ: принят Гос. Думой Федер. Собр. Рос. Федерации 26 февр. 2006 г.: одобр. Советом Федерации Федер. Собр. Рос. Федерации 1 марта 2006 г. // Рос. газ. 2006. 10 марта.
12. Онтологии и тезаурусы: учеб, пособие / В.Д. Соловьев [и др.]. Казань, М., 2006. 157 с.
13. Попов О.В., Попова О.О. Причины и особенности экстремизма в молодежной среде: меры противодействия молодежному экстремизму // Научные ведомости БелГУ. Белгород, 2008. №4 (44). С. 110–117.
14. Российская молодежь перестает смотреть телевидение [Электронный ресурс]. / Левада-Центр. Дата обновления: 10.09.2009. URL: http://gtmarket.ru/news/culture/2009/09/10/2171 (дата обращения: 12.07.2010).
15. Российский рынок доменов [Электронный ресурс]: итоги 2009 года: бюллетень / Региональный сетевой информационный центр (RU-CENTER). М., 2010. URL: http://stat.nic.ru/Stat_09.pdf (дата обращения: 12.07.2010).
| < Предыдущая | Следующая > |
|---|