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J-GLOBAL ID：201902218430413521   整理番号：19A2418488

フェイスブック画像オーナーのための性別推論【JST・京大機械翻訳】

Gender Inference for Facebook Picture Owners

著者 (3件)： Alipour Bizhan (Lorraine University, CNRS, Inria, Vandoeuvre-les-Nancy, France) ,  Imine Abdessamad (Lorraine University, CNRS, Inria, Vandoeuvre-les-Nancy, France) ,  Rusinowitch Michaeel (Lorraine University, CNRS, Inria, Vandoeuvre-les-Nancy, France)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11711  ページ： 145-160  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： Faceブックのようなソーシャルメディアは,接続,相互作用,学習する新しい方法を提供する。Faceブックは,ユーザが光を共有することを可能にし,コメントを用いてそれらの感情を表現する。しかしながら,そのユーザは,攻撃者が,それらのオンラインプロファイルおよび/またはそれらの近傍(例えば,それらの友人が明らかになる)を通して,ターゲットユーザの私的属性(例えば性別,年齢,政治的視点)を推測する,属性推論攻撃に対して脆弱である。Faceブックに関するユーザ生成画像を与えて,本論文では,この論文では,それらの所有者に対する性別推論攻撃を,どのようにして構成されている画像メタデータから探索するかについて調査した。(i)画像の内容を記述するために,Faceブックによって生成されたテキストテキスト,(ii)友人の友人,または規則的な利用者によるコメントについて述べた。これら2つのメタデータは攻撃者に対する唯一の利用可能な情報であると仮定した。評価結果は,著者らの攻撃技術が,al文のみを活用することにより,84%の精度で性別を推論することができることを示し,コメントのみを用いることにより96%,およびテキストとコメントを組み合わせることにより98%を得ることができた。著者らは,攻撃者が効果的な性推論攻撃を実行することを可能にする一連の敏感な単語を計算した。これらの敏感な単語を隠すことにより,敵の予測精度が低下することを示した。著者らの知る限りでは,これはコメントとテキストテキストのみを利用するFaceブックに関する最初の推論攻撃である。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 単語 ,  メタデータ ,  プライバシー ,  相互作用 ,  *画像
準シソーラス用語： 予測精度 ,  テキスト ,  脆弱性 ,  友達 ,  オンライン ,  攻撃者 ,  ソーシャルメディア ,  *性別 ,  *所有者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ソーシャルネットワーク ,  プライバシー ,  推論攻撃 ,  性推論 ,  画像

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： フェイス ,  ブック ,  オーナー ,  性別 ,  推論