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J-GLOBAL ID：201502211509921025   整理番号：15A1207235

TrackerDetector:機械学習による第三者追跡者の検出システム

TrackerDetector: A system to detect third-party trackers through machine learning

著者 (4件)： WU Qianru (National Computer Network Intrusion Protection Center, Univ. of Chinese Acad. of Sciences, Beijing, CHN) ,  LIU Qixu (National Computer Network Intrusion Protection Center, Univ. of Chinese Acad. of Sciences, Beijing, CHN) ,  ZHANG Yuqing (National Computer Network Intrusion Protection Center, Univ. of Chinese Acad. of Sciences, Beijing, CHN) ,  WEN Guanxing (National Computer Network Intrusion Protection Center, Univ. of Chinese Acad. of Sciences, Beijing, CHN)
資料名： Computer Networks  (Computer Networks)
巻： 91  ページ： 164-173  発行年： 2015年11月14日 
JST資料番号： A0360B  ISSN： 1389-1286  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 第三者追跡により生じるプライバシー侵害は深刻な問題となっており,これに対する最も効果的な防御はブロッキングである。しかしブロッキングの中心部分として,ブラックリストは通常手作業で作成されるため,維持が困難である。ブラックリストの作成を容易化し,人手作業を削減するため,本論文は,TrackerDetectorと呼ぶ第三者追跡者を自動検出する高精度の効果的なシステムを提案する。直観的に追跡者と非追跡者の振舞いは異なり,これは異なるJavaScriptAPIの呼出しに導く。従って増分的分類器を非常に多数のWebサイトのクローリングで得たJavaScriptファイルで訓練し,あるWebサイトが第三者追跡者であるかどうかを検出する。筆者らのデータ集合について97.34%の高精度を,および93.56%の高精度を10倍クロス検証内で得る。Copyright 2015 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： 犯罪 ,  *プライバシー ,  群 ,  Web【情報システム】 ,  *追跡 ,  利用者 ,  ブロッキング ,  一覧表 ,  検出 ,  精度 ,  挙動 ,  簡易言語 ,  システムインタフェイス ,  コンピュータ ,  *機械学習
準シソーラス用語： API【計算機】 ,  Javaスクリプト ,  Webサイト ,  *プライバシー侵害 ,  ブラックリスト ,  検出精度 ,  高精度 ,  *自動検出 ,  *人物追跡 ,  分類機

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  第三者 ,  追跡 ,  検出システム