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J-GLOBAL ID：202002214793876598   整理番号：20A2390419

強化Knnによる妥協なオンラインソーシャルネットワークアカウントの検出【JST・京大機械翻訳】

Detection of Compromised Online Social Network Account with an Enhanced Knn

著者 (3件)： Boahen Edward Kwadwo (Department of Computer Science and Technology, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Changda Wang (Department of Computer Science and Technology, Jiangsu University, Zhenjiang, China) ,  Brunel Elvire Bouya-Moko (Department of Computer Science and Technology, Jiangsu University, Zhenjiang, China)
資料名： Applied Artificial Intelligence  (Applied Artificial Intelligence)
巻： 34  号： 11  ページ： 777-791  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0289A  ISSN： 0883-9514  CODEN： AAINEH  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： ABSTRACT:オンラインソーシャルネットワーク(OSN)ユーザに対する一次脅威は,統合化である。妥協した説明の検出における課題は,説明所有者,彼らの友人,サービスプロバイダの間で確立された信頼された関係によるものである。機械学習の使用に焦点を当てた利用可能な研究は,特徴選択と標準化されたデータセットに含まれる人間の専門家との限界がある。本論文では,OSNのユーザの様々な行動と,限界と課題に重点を置いて,妥協したOSNの検出における最新のアプローチについて議論する。さらに,筆者らは,用いた以前の技法によって直面する限界を扱う,強化機械学習アプローチWord EmbeddingとKNN(WE-KNN)を提案した。特徴抽出のための提案WE-KNN,OSNユーザの挙動の選択,および分類について詳述した。提案モデルを,標準ベンチマークデータセット,すなわちKDD Cup λ>99とNSL-KDDを用いて評価し,WEKAに実装した。さらに,最先端の評価尺度を用いて,本モデルの性能を評価した。得た結果は,妥協点における提案したアプローチが,検出をよりよく行うことを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 標準化 ,  特徴抽出 ,  特徴選択 ,  *機械学習
準シソーラス用語： サービスプロバイダ ,  評価尺度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  妥協した会計 ,  WE-KNN

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 強化 ,  KNN ,  妥協 ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  アカウント