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J-GLOBAL ID：201802227178190411   整理番号：18A0028311

社会ネットワーク上の疑わしい利用者の同定に向けた多言語アプローチ【Powered by NICT】

A multi-language approach towards the identification of suspicious users on social networks

著者 (2件)： Tundis Andrea (Department of Computer Science, Technische Universitaet, Darmstadt (TUDA), Darmstadt, Germany) ,  Muhlhauser Max (Department of Computer Science, Technische Universitaet, Darmstadt (TUDA), Darmstadt, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCST  ページ： 1-6  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： 非合法活動の計画と実施のためのIT技術の利用が近年において根拠を得ている。今日,ウェブとソーシャルメディアを通して,だけでなく不正行為の開示広告を明らかでなく,代わりにとモーメントで人々を得るために必要な過去の活動が起こったことを行動を取ることが可能である。実際では,この現象は犯罪者が発見されているリスクに暴露しなくすることができた。技術は国際協力,多文化的側面を考慮することにより効果的に動作する適切なツールの不足のためにもより複雑な非合法活動を特定する過程を促進する傾向があった。,サイバー犯罪に対するこの進化現象は,これらの課題を解決するために新しいモデルと解析技術が必要である。これに関連して,本論文では,ソーシャルネットワーク上に記載された疑わしいユーザの同定を支援することを目的とした多言語モデルに基づくアプローチを提案した。Web翻訳サービスの有効性と共に共通言語におけるユーザプロファイルを正規化するための特異的なスタンドアロンライブラリーを利用した。添加では,異なるテキスト解析の手法がユーザプロファイル評価を支援するために結合した。提案した手法は,事例研究によって例証段階全体プロセスと関連した結果を示すことにより,Twitterユーザプロファイルを分析することである。Copyright 2018 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： *言語 ,  言語モデル ,  広告 ,  情報技術 ,  国際協力 ,  事例研究 ,  利用者プロファイル ,  Web【情報システム】 ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： テキスト解析 ,  サイバー犯罪 ,  文化の多様性 ,  詐欺 ,  ソーシャルメディア ,  *多言語 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 社会ネットワーク ,  同定 ,  多言語