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J-GLOBAL ID：201902222824061731   整理番号：19A0527596

POKECオンラインソーシャルネットワークにおける障害された説明の検出【JST・京大機械翻訳】

Detecting compromised accounts on the Pokec online social network

著者 (3件)： Bohacik Jan (University of Zilina, Data Mining Group, Pokec Team, Ringier Axel Springer Slovakia, Zilina, Slovakia) ,  Fuchs Antonin (Data Mining Group, Pokec Team, Ringier Axel Springer Slovakia, Zilina, Slovakia) ,  Benedikovic Miroslav (Department of Software Technologies, University of Pardubice, Pardubice, Czech Republic)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IDT  ページ： 56-60  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： オンラインソーシャルネットワークは,結合されたときに世界中の利用者のビリオンを持ち,それらはまだこの量を増加させている。それらのユーザは典型的に他のユーザの説明と信頼関係を開発する。しかし,多数のユーザと信頼関係の乱用からの潜在的利得がサイバー犯罪の注意を引き付けている。したがって,これらの犯罪によって妥協されることを考慮することが重要である。本論文では,ユーザの以前のログデータ上で訓練された異常モデルを,妥協された説明の検出に適用した。ログイン・データは,人々が他を満たすことができて,友人に話すことができるスロバキアの最大のコミュニティであるPokecオンラインソーシャルネットワークから来ている。異常モデルにより,ユーザの行動における突然の変化が,彼らに対するログを試みることを試みた。行動における変化は,ユーザの説明を妥協させるためのいくつかのelからの試みを示すことができる。異常モデルの効率は,感度,特異性および全体精度のような測度の計算により検証された。達成された結果は,妥協された説明を検出するための実際の可能性を有して有望である。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *犯罪 ,  利得 ,  ビリオン ,  測度 ,  コミュニティ ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 特異性 ,  友達 ,  ログイン ,  サイバー犯罪 ,  信頼関係 ,  *オンラインソーシャルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  障害 ,  説明