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J-GLOBAL ID：201802257271427671   整理番号：18A0577627

クラウド環境における評判投票に基づくユーザ行動異常の共同解析法【Powered by NICT】

A collaborative analysis method of user abnormal behavior based on reputation voting in cloud environment

著者 (6件)： Zheng Ruijuan (College of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, 471000, China) ,  Chen Jing (College of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, 471000, China) ,  Zhang Mingchuan (College of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, 471000, China) ,  Wu Qingtao (College of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, 471000, China) ,  Zhu Junlong (College of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, 471000, China) ,  Wang Huiqiang (College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, 150001, China)
資料名： Future Generation Computer Systems  (Future Generation Computer Systems)
巻： 83  ページ： 60-74  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0620C  ISSN： 0167-739X  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)

抄録/ポイント： ユーザと雲の間の相互信頼関係を確立するためにクラウド環境へのアクセスと制御の基礎である。ユーザアイデンティティとその挙動の信頼できる程度を同定する方法コア問題となっている。異常認識と誤用認識と組み合わせて,本論文では,評判投票に基づくユーザ異常行動の共同解析法を提案した。,アンダーサンプリングとせん定技術は使用した全てのデータを同定するための高いオーバヘッドを避けるために訓練サンプルを構築し,一方,不均衡データ学習の問題を解決した。さらに,半教師つき学習を用いた組み合わせ評判計算モデルは,アンサンブル分類器を構築し,2レベルコードは,その双方向検索を実現するために評判を貯蔵するために使用されている。これに基づいて,異常行動を同定する速度を改善するために,ベース分類器は評判によるユーザ行動を投票に使用された。実験結果は,この方式が,モバイルユーザ環境のビッグデータで明らかに検出速度とクラスタリング精度を改善できたことを示した,特に不平衡率と大きなデータセットに良好な効果を有していた。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *投票 ,  計算モデル ,  クラスタ化 ,  学習 ,  非平衡状態
準シソーラス用語： ビッグデータ ,  モバイルユーザ ,  *ユーザ行動 ,  アンサンブル分類器 ,  半教師つき学習 ,  不均衡データ ,  オーバヘッド ,  アンダーサンプリング ,  誤用 ,  *異常行動 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： モバイルクラウドサービス ,  アンダーサンプリング ,  評判投票 ,  双方向コードリング ,  異常相乗作用

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： クラウド環境 ,  評判 ,  投票 ,  行動異常 ,  共同 ,  解析法