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Text File  |  2003-06-11  |  6.3 KB  |  135 lines
  1.                 H-NET H-NET H-NET H-NET H-NET H-NET H-NET H
  2.                 N                                         N
  3.                 E          ** H-Net Magazine **           E
  4.                 T                                         T
  5.                 H   Volume One, Issue 1, File #13 of 20   H
  6.                 N                                         N
  7.                 E    Hacking SIGNET, logfile by WEAZLE    E
  8.                 T                                         T
  9.                 H-NET H-NET H-NET H-NET H-NET H-NET H-NET H
  10. CONNECT 1200
  11.  
  12. 8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p8p
  13.  
  14. Login: XXXXX
  15. Password:
  16.  
  17. Please wait....
  18.  
  19.   Welcome to the Special Intelligence Government NETwork....
  20.  
  21.             ******   *****    *****   **    *   ******  ********
  22.             *          *     *        * *   *   *          **
  23.             ******     *     *   ***  *  *  *   ******     **
  24.                  *     *     *    *   *   * *   *          **
  25.             ******   *****    *****   *    **   ******     **
  26.  
  27.   [256/879/SIGNET001/1H6C6L]
  28.  
  29. : P.S.T.N. Access logged, last used 05/FEB/1990  13:20 GMT.
  30.  
  31. > ls
  32. ? unknown command 'LS'
  33. > help
  34.  
  35. HELP knows about :
  36.  
  37.      CRIS     CCN     STATUS     IVAN     CEDRIC     PNC
  38.      CAFS     FTR     CDIIIU     CODA     CODIN1     COP
  39.  
  40. > help ftr
  41. .
  42. FTR [ Free Text Retrieval System]  [SIGNET/help/0065458inf/ftr]
  43.  
  44. FTR  makes  searching  for  random items of  information  much  faster  than 
  45. previous methods.   A search taking half an hour is a very long time  indeed 
  46. by  computer  standards.   The use of such time on a large  system  such  as 
  47. SIGNET is also costly.
  48.  
  49. To  make searching a database more efficient,  more than one element may  be 
  50. indexed.  
  51.  
  52. FTR takes an alternative approach.   Suppose,  for example,  that we want to 
  53. perform a search on unstructered data like the text in this file.  Free text 
  54. retrieval  can do that for us.   A newpaper article - or thousands of  other 
  55. potential  data  sources like it - could be fed  into  a  database,  without 
  56. predefining  any  structure or context for the  data  concerned,  and  every 
  57. substantive  word of every record would be indexed.   So every occurence  of 
  58. any  data  item - whether it be in a newspaper report,  a  criminal  records 
  59. file,  a report from an informant,  the electoral register - can rapidly  be 
  60. located.   The characteristic of free text storage is that there is no  need 
  61. to  define in advance what data will be entered or to define  any  structure 
  62. within which the given data will appear.
  63.  
  64. Because every significant word (other than common words like 'the',  'of' or 
  65. 'for')  in  the  SIGNET  FTR database is indexed  unless  the  user  chooses 
  66. otherwise,  a  lot  of extra space is required.   Instead  of,  say,  one  5 
  67. gigabyte disc store,  we should probably need three,  for the same amount of 
  68. basic data stored.   The SIGNET computers' processor also has to be  larger, 
  69. since as well as answering the terminal operators enquiries,  it would  have 
  70. to  maintain  the  many indexes,  keeping them up to date as  new  data  was 
  71. entered,  deleted,  amended  or moved around the storage system.   For  this 
  72. reason,  the  extra  expense of operating an FTR system can only be  met  by 
  73. organisations  - such as SIGNET - who expect many of their enquiries of  the 
  74. database to be of the unstructured, unpredictable kind.
  75.  
  76. Another aspect of FTR is the ability to provide a dictionary,  thesaurus  or 
  77. 'concordance' of equivalent or similar terms or phrases.   Different  people 
  78. entering  data into the system may use different terms or  descriptions  for 
  79. the  same  attribute - for example,  by describing eye colour  variously  as 
  80. 'blue-grey',  'grey' or 'blue-green';  or light brown hair as 'fair' or just 
  81. 'brown'.   Such  a  dictionary system will also make an allowance  for  such 
  82. things as phonetically equivalent or near-equivalent names - for example, by 
  83. treating Smythe,  Smith,  Smiths and Schmitt as the same when searching  the 
  84. database.   The SIGNET computer uses a particularly extensive system of this 
  85. kind,  called Soundex, when searching its criminal names or 'marked persons' 
  86. indexes.
  87.  
  88. When  making an enquiry of the SIGNET FTR database the usual practice is  to 
  89. specify various words, names or attributes, and the ways in which they might 
  90. occur together.   The separate paragraphs of this text file form some of the 
  91. many records in the SIGNET database which usesd FTR.   An Operative  arrives 
  92. with  news  that a reliable informant has phoned to say that  a  man  called 
  93. Young and,  of all people,  a vicar or a priest, whose name is unknown, plan 
  94. to murder a man known as Sandy.   Typed on the VDU screen, the enquiry could 
  95. look something like this :
  96.  
  97.      FIND : Young + [vicar,priest] + Sandy
  98.  
  99. This  is  an instruction to the FTR software to look for  any  record  which 
  100. contains the name Young, refers to a vicar or a priest and to someone called 
  101. Sandy.  There is no point in looking at everybody called Young - there would 
  102. be too many.   But someone who is called Young and who is associated with  a 
  103. priest  or  a vicar and with a man called Sandy,  might be a very  good  bet 
  104. indeed.
  105.  
  106. The SIGNET FTR system should search and reply within twelve seconds.
  107.  
  108. Other FTR systems which can be accessed via SIGNET :
  109.  
  110. STATUS  -  Met. Special Branch & 'C Department'.
  111. IVAN    -  Home Office (immigration service).
  112. CEDRIC  -  Customs and Excise.
  113.  
  114. Also, of course, PNC, the Police National Computer.
  115.  
  116. ADDENDUM :
  117.  
  118. The  power of computers to handle and analyse large quantities  of  personal 
  119. data  was  - until recently - constrained by technical  limitations  on  the 
  120. absorption of information.  Printed information, such as a magazine article, 
  121. was not 'machine-readable'.  Until recently this meant that a human operator 
  122. had  to  enter  information into  the  computer's  memory  store.   Database 
  123. operators can now feed a magazine,  newspaper or ordinary typed report  page 
  124. by  page  into  a  scanner;  the computer 'reads'  the  page  using  optical 
  125. character recognition (OCR), no further typing is needed.
  126.  
  127. End.
  128. .
  129. > logout
  130. OK
  131. ===============================================================================
  132. [Hackernet BBS,LEEDS,UK(0532)557739, 24hrs. Home of H-Net Hacking magazine]
  133.  
  134. Downloaded From P-80 International Information Systems 304-744-2253
  135.