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J-GLOBAL ID：201702236389001459   整理番号：17A1269834

オンラインソーシャルネットワークにおける共謀同定クローン攻撃の防止【Powered by NICT】

Preventing Colluding Identity Clone Attacks in Online Social Networks

著者 (8件)： Kamhoua Georges A. ,  Pissinou Niki ,  Iyengar S.S. ,  Beltran Jonathan ,  Kamhoua Charles ,  Hernandez Brandon L. ,  Njilla Laurent ,  Makki Alex Pissinou
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICDCSW  ページ： 187-192  発行年： 2017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： 今日,オンラインソーシャルネットワーク(OSN)はコミュニケーションを容易にする者の間で最も一般的な方法の一つとなっている。は有力なユーザから情報を盗むために,攻撃者の標的としているとOSNのためのカスタマイズされた攻撃の新しい形をもたらした。OSNを用いたとき攻撃者はユーザの信頼性を利用した。開発は両古典的および近代的脅威の組み合わせによる攻撃をもたらした。特に,共謀攻撃者は同じOSNまたは他のターゲットの友人の偽りのプロファイルを作成することによって多くのOSNを利用しした。Colludersは犠牲者になりすますと情報を盗むに民間円を浸潤する目的でターゲットにフレンドのリクエストを調べた。多重悪意のあるユーザはそれらの標的ユーザからの情報を得るために,同様の目的を持つ可能性があるので,これらのタイプの攻撃はOSNで検出することは困難である。本論文の目的は,複数のOSNを横切るマッチングユーザプロファイルの問題に対処することにより,この種の攻撃を克服することである。,ユーザのプロファイルの両方からの特徴とテキストを抽出し,教師つき学習技法に基づく分類器を構築する。シミュレーションと実験結果は,著者らの知見の精度を検証した。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： 信頼性 ,  多重化 ,  コミュニケーション ,  *クローン ,  教師つき学習 ,  カスタム化
準シソーラス用語： テキスト ,  友達 ,  攻撃者 ,  *共謀 ,  *オンラインソーシャルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  共謀 ,  同定 ,  クローン ,  攻撃