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J-GLOBAL ID:201802224635763037   整理番号:18A0352025

法医学研究のための記録されたVoIPコールからのブラインド源計算機装置同定【Powered by NICT】

Blind source computer device identification from recorded VoIP calls for forensic investigation
著者 (3件):
資料名:
巻: 272  ページ: 111-126  発行年: 2017年 
JST資料番号: E0596B  ISSN: 0379-0738  CODEN: FSCIDG  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)
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VoIPサービスは犯罪活性のために肥沃な土地を提供し,記録されたVoIP呼から送信コンピュータ機器を同定する有用な情報を明らかにするために,法医学研究者に役立つ可能性がある。も証拠として法廷に提出された通話録音の信頼性を証明した。ブラインドソースコンピュータデバイス同定のための記録されたVoIP呼の使用に関する以前の研究を拡張した。が最初の結果は有望であったが,これの意味付けはまだ見られる。研究は,個々のコンピュータ機器の電子部品の公差による装置応答関数を捕捉する固有の特徴集合として殆どサイレントであるセグメントからメル周波数ケプストラム係数(エントロピーMFCC(メル周波数ケプストラム係数)の計算エントロピーを示唆した。ナイーブBayes,線形ロジスティック回帰,ニューラルネットワークおよびサポートベクトルマシンの教師つき学習技術を適用したエントロピーMFCC特徴することにより,ほぼ99.9%の最先端の同定精度は呼記録とマイクロホン記録シナリオの両方に対して異なるセット計算機デバイスの達成された。さらに,教師なし学習法,雑音(DBSCAN)と応用の簡単なk-means法,期待値最大化と密度ベース空間クラスタリングを含むインスタンスの大部分を割当てることが,正しいクラスタによる通話録音データセットのための有望な結果を提供した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
人工知能  ,  システム・制御理論一般  ,  パターン認識 

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