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J-GLOBAL ID:201902257858926886   整理番号:19A2047694

口頭ソーシャルネットワークのための確率的プライバシー保存戦略【JST・京大機械翻訳】

A Probabilistic Privacy Preserving Strategy for Word-of-Mouth Social Networks
著者 (3件):
資料名:
巻: 2018  ページ: Null  発行年: 2018年 
JST資料番号: W1338A  ISSN: 1530-8669  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オンラインソーシャルネットワーク(OSN)は,人々が友人と通信し,メッセージを共有し,ビジネスを加速し,チームワークを強化するプラットフォームである。OSNにおいて,プライバシー問題はますます懸念されており,特に,口wor口における個人的メッセージ漏れにおいて問題となっている。ユーザのプライバシーは,ユーザの同意なしで,acquaによって漏れる可能性がある。本論文では,この違法なプライバシー漏れを防ぐために統合システムを設計した。特に,ユーザの個人的メッセージが本当に漏洩するかどうかを決定するために,空間ベクトルモデルの方法を使用するだけである。カナリートラップ技術を用いて,漏れを検出した。次に,通信者の信頼性を動的に評価する信頼度機構を定義した。最後に,出版者のメッセージを得ることができる新しいメッセージ出版システムを設定した。秘密性能分析を提供し,提案したメッセージ出版システムの有効性を検証した。従って,ソーシャルネットワークにおけるユーザは,それらの私的メッセージを送る前に,他のユーザが信頼できるかどうかをチェックできる。Copyright 2018 Tao Jing et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (2件):
分類
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計算機網  ,  移動通信 
引用文献 (40件):
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タイトルに関連する用語 (5件):
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