抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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ボット検出は最もウェブサイトadminsのための重要な目標である。本論文では,局所Webサイトナビゲーション挙動に基づく新しい機械学習ボット検出手法を提案した。機械学習はボット検出のための前に用いられてきたが,多くの既存の手法では,複数のWebサイト上での統計的解析に基づく一般的な仮説に依存しており,対が容易である。本研究では,ウェブサイトの実際のナビゲーションデータに基づくWebサイト特異的仮説または分類器を構築した。この方法の利点は,このウェブサイト特異的ボットも設計されなければ,いかなるタイプのボットの検出に一般的に用いることができと対向することは困難であることである。分類器は二クラスブーストディシジョンツリー分類モデルを使用し,ボットは進化する新しい仮説を学習するために周期的に再訓練することができた。二実世界Webサイト上で提案アプローチを試験し,約83%の精度を達成し,最新の機械学習ベースボット検出技術をほぼ14%であった。はまた,筆者らのアプローチは様々なクラスボットの間の区別に成功したことを示し,それらはウェブサイトを通行するとき,ボットを自動的に検出するために,ウェブサイトによる実世界アプリケーションとして展開することができるかを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
