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J-GLOBAL ID：201702217892955265   整理番号：17A0880999

Twitterスパムの欺まん的情報の調査【Powered by NICT】

Investigating the deceptive information in Twitter spam

著者 (7件)： Chen Chao (School of Information Technology, Deakin University, 221 BurwoodHwy, Burwood, Vic 3125, Australia) ,  Wen Sheng (School of Information Technology, Deakin University, 221 BurwoodHwy, Burwood, Vic 3125, Australia) ,  Zhang Jun (School of Information Technology, Deakin University, 221 BurwoodHwy, Burwood, Vic 3125, Australia) ,  Xiang Yang (School of Information Technology, Deakin University, 221 BurwoodHwy, Burwood, Vic 3125, Australia) ,  Oliver Jonathan (Trend Micro, Australia, 606 St Kilda Road, Melbourne, Vic 3004, Australia) ,  Alelaiwi Abdulhameed (College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia) ,  Hassan Mohammad Mehedi (College of Computer and Information Sciences, King Saud University, Riyadh 11543, Saudi Arabia)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 72  ページ： 319-326  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  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： Facebook及びTwitterのようなオンラインソーシャルネットワーク(OSN)は近年百万個体の百の一般的なコミュニケーションと情報共有ツールになってきた。OSNは人々の生活をより結合するだけでなく,スパムの関心を集めている。Twitterスパムは一般的に犠牲者の関心を引くように擬態情報,「自由バウチャー」と「重量損失広告」などを含んでいる。虚偽情報の包括的解析はTwitterスパムの検出に大きな利点となるであろう。本論文ではTwitterスパムにおける虚偽情報の研究を提示した。解析は約6%のスパムで五億五千万ツイートの収集に基づいている。スパムの種々の擬態含有量は,悪意のある部位への犠牲者を誘惑で異なって機能することを見出した。種々のTwitterスパム発生に対する地域応答速度が大きく変化する見出した。これらの二つの因子は,スパム検出技術の性能の改善に寄与することができる。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： コミュニケーション ,  *情報共有 ,  広告
準シソーラス用語： スパム検出 ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  Facebook ,  *スパム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  ビッグデータ ,  Twitterスパム解析

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： Twitter ,  スパム ,  欺まん ,  調査