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J-GLOBAL ID：201702249402855998   整理番号：17A0943294

委ねられているあなたのデータ:文脈計算のためのプライバシー保持型ユーザ行動モデル【Powered by NICT】

Your data in your hands: Privacy-preserving user behavior models for context computation

著者 (4件)： Murmuria Rahul (Kryptowire, Fairfax, Virginia 22030, USA) ,  Stavrou Angelos (Kryptowire, Fairfax, Virginia 22030, USA) ,  Barbara Daniel (George Mason University, Fairfax, Virginia 22030, USA) ,  Sritapan Vincent (Department of Homeland Security, Washington, D.C., USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： PerCom Workshops  ページ： 170-175  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： 最新のスマートフォン応用は,文脈情報に依存している適切でタイムリーなコンテンツとサービスをユーザに提供する。このような文脈情報を生成する1つの方法は,モデルユーザ行動学習システムを用いることである。加速度計やジャイロスコープのような,動きに基づくセンサは,階段登り,ジョギング,または運転のような予め定義された高レベル身体活動を認識するために使用されてきた。実際には,人間活動は高多様性であり,教師なし手法はユーザ中心複雑な行動特性を明らかにするために用いなければならない。本稿では,既知の訓練データからのずれを露出するためにユーザの活動を評価する連続ユーザ認証および信頼性のための新しい機械学習モデルを提案した。目標は,不正アクセス,不正取引,疾患の進行,またはステージ恐怖,中毒挙動,または気分変化のような他の行動変化の検出のためのモバイルアプリケーションのためのコンテクスチュアル入力としてこの信頼スコアを輸出することである。ユーザの全ての収集したデータと生成されたモデルは,スマートフォン上に残り,,スコアはアプリケーションを明らかにする必要がある。結果として,ユーザは遠隔実体と共有を必要とせずにデータを管理する。論文を,本技法の予備的性能結果を提示した。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： 応用プログラム ,  機械学習 ,  スマートフォン ,  加速度計 ,  *プライバシー ,  ジャイロスコープ ,  *モデル ,  コンテンツ ,  信頼性 ,  センサ
準シソーラス用語： スコア ,  モバイルアプリケーション ,  不正アクセス ,  文脈情報 ,  *ユーザ行動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 文脈 ,  計算 ,  プライバシー ,  行動モデル