dc.contributor.advisor | Lehto, Martti | |
dc.contributor.advisor | Niemelä, Mikko | |
dc.contributor.author | Ruotsalainen, Mikko | |
dc.date.accessioned | 2021-12-10T08:21:09Z | |
dc.date.available | 2021-12-10T08:21:09Z | |
dc.date.issued | 2021 | |
dc.identifier.uri | https://jyx.jyu.fi/handle/123456789/78928 | |
dc.description.abstract | Tutkimuksessa kartoitettiin Tor-verkon suomenkielisissä piilopalveluissa tapahtuvaa
kaupankäyntiä ja selvitettiin, millaisella omaisuudella piilopalveluissa
käydään kauppaa.
Tutkimuksen kohteena olivat syksyllä 2021 toiminnassa olleet suomenkieliset
Tor-verkon kauppapaikat, Spurdomarket ja Rautatieasema. Tutkimus toteutettiin
tallentamalla rajattu osa kohdesivustojen sisällöstä, minkä jälkeen kerättyä
aineistoa käsiteltiin sekä laadullisen että määrällisen sisällönanalyysin keinoin.
Kerätyn aineiston luokitteluun sovellettiin aiemmin kehitettyä Tor-use
Motivation Model -menetelmää, jossa aineisto luokitellaan 14 eri kategoriaan sisältönsä
perusteella.
Tutkimuksen tuloksena todettiin, että selvästi suurin osa kaupiteltavasta
omaisuudesta oli huumaus- tai lääkeaineita. Toiseksi suurimmaksi omaisuusluokaksi
nousi aseet. Yhdessä kaksi suurinta kategoriaa muodostivat yli 94 prosentin
osuuden koko tutkimusaineistosta, muiden kategorioiden osuuksien jäädessä
huomattavan pieneksi.
Tutkimuksen toissijaisena tavoitteena oli verrata tuloksia aikaisempien,
kansainvälisten tutkimusten tuloksiin. Vertailua vaikeutti saatavilla olevan verrokkiaineiston
kohtalaisen pieni määrä sekä osittainen vastaamattomuus käytetyn
luokittelumenetelmän kanssa. Merkittävimmiksi eroiksi tutkimusaineiston
ja verrokkitutkimusten välillä nousivat huumaus- ja lääkeaineiden sekä aseiden
selvästi korostunut määrä tutkimusaineistossa sekä lasten seksuaaliseen hyväksikäyttöön
ja muuhun laittomaan pornografiaan liittyvän sisällön lähes täydellinen
puuttuminen tutkimusaineistosta. | fi |
dc.description.abstract | The scope of this thesis was to find out, which kind of goods are being traded in Finnish Tor hidden services.
The subjects of the study were two Finnish Darknet marketplaces operat-ing in the fall of 2021, Spurdomarket and Rautatieasema. Study was executed by scraping selected parts of the websites and analyzing the scraped content by using both qualitative and quantitative content analysis methods. The content was categorized by applying previously developed Tor-use Motivation Model method, which uses 14 different categories for content labelling.
The results indicated that drugs were clearly the largest category, seconded by weapons. Together these two categories constituted over 94 percent share of the content. Shares of the other 12 categories were notably small.
Secondary aim of the study was to compare the results with previous, in-ternational studies. The small number of previous studies and their partial in-equivalence with the categorization method complicated the comparison. The most significant differences between research material and comparison studies were that the research material had significantly larger share of drugs and weapons and there was almost total lack of material linked to child sexual exploitation or otherwise illegal pornography. | en |
dc.format.extent | 66 | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | fi | |
dc.rights | In Copyright | en |
dc.subject.other | Tor-verkko | |
dc.subject.other | Darknet | |
dc.subject.other | verkkorikollisuus | |
dc.title | Rikollinen kaupankäynti Tor-verkon suomenkielisissä piilopalveluissa | |
dc.type | master thesis | |
dc.identifier.urn | URN:NBN:fi:jyu-202112105917 | |
dc.type.ontasot | Pro gradu -tutkielma | fi |
dc.type.ontasot | Master’s thesis | en |
dc.contributor.tiedekunta | Informaatioteknologian tiedekunta | fi |
dc.contributor.tiedekunta | Faculty of Information Technology | en |
dc.contributor.laitos | Informaatioteknologia | fi |
dc.contributor.laitos | Information Technology | en |
dc.contributor.yliopisto | Jyväskylän yliopisto | fi |
dc.contributor.yliopisto | University of Jyväskylä | en |
dc.contributor.oppiaine | Turvallisuus ja strateginen analyysi | fi |
dc.contributor.oppiaine | Turvallisuus ja strateginen analyysi | en |
dc.type.coar | http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc | |
dc.type.publication | masterThesis | |
dc.contributor.oppiainekoodi | 601 | |
dc.subject.yso | kyberrikollisuus | |
dc.subject.yso | rikollisuus | |
dc.subject.yso | anonyymiverkot | |
dc.subject.yso | tietoverkkorikokset | |
dc.format.content | fulltext | |
dc.rights.url | https://rightsstatements.org/page/InC/1.0/ | |
dc.type.okm | G2 | |