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J-GLOBAL ID：201702221551564040   整理番号：17A0115960

同一性属性の生態系を用いた同一性リスク,曝露およびコストの予測と説明【Powered by NICT】

Predicting and explaining identity risk, exposure and cost using the ecosystem of identity attributes

著者 (5件)： Zaeem Razieh Nokhbeh (Center for Identity, The University of Texas at Austin) ,  Budalakoti Suratna (Center for Identity, The University of Texas at Austin) ,  Barber K. Suzanne (Center for Identity, The University of Texas at Austin) ,  Rasheed Muhibur (Computational Visualization Center, The University of Texas at Austin) ,  Bajaj Chandrajit (Computational Visualization Center, The University of Texas at Austin)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCST  ページ： 1-8  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 個人識別情報(PII)は個人認証を行うために物理的およびサイバー世界で一般的に使用される。正義の2014省は米国世帯の約7%は前年のいくつかの型アイデンティティ窃盗のを報告し,盗難,そのようなPIIの不正使用を含むと推定した。PII属性の包括的マップの確立とそれらの関係はアイデンティティ窃盗からユーザを保護するために基本的な第一段階である。本論文では,人々のための個人的に同定可能な情報属性のモデル,アイデンティティ生態系と称する)の数学的表現と実装を提示した。各PII属性(例えば,名前,年齢,社会保障数)は,グラフノードとしてモデル化した。PII属性間の確率的関係をグラフのエッジとしてモデル化した。Bayes信念ネットワーク(可能にしたサイクル)としてこの同一性生態系モデルを実装した,Gibbsサンプリングを用いる著者らのモデルにおける事後確率を近似した。情報の二源からのモデルに集積していた1)実際の盗みおよび詐欺例および2)専門家の評価。アイデンティティ生態系実装を予測するだけでなく,これらのPII属性の不正使用に関連したPIIと責任を失うリスクを説明するために利用した。複雑な同一性生態系のより良い人間理解のために,モデル上で実行されるアイデンティティ生態系モデルと質問の3D可視化を提供する。本研究では,PII特性の基本的な理解を深めることであるとアイデンティティ窃盗及び偽和の防止のためのよりよい方法をもたらした。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 偽和 ,  モデリング ,  事後確率 ,  アメリカ合衆国 ,  社会保障 ,  *生態系
準シソーラス用語： 三次元可視化 ,  詐欺 ,  Gibbsサンプリング ,  生態系モデル ,  信念ネットワーク ,  アイデンティティ ,  世帯 ,  個人認証 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 属性 ,  生態系 ,  リスク ,  曝露 ,  予測 ,  説明