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J-GLOBAL ID：202002224724899325   整理番号：20A1509631

ダークネット市場ベンダーアカウントの敵対的マッチング【JST・京大機械翻訳】

Adversarial Matching of Dark Net Market Vendor Accounts

著者 (3件)： Tai Xiao Hui (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Soska Kyle (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Christin Nicolas (Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： KDD ’19  ページ： 1871-1880  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  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： 多くのデータセットは,実際に同じエンティティに言及する異種のエントリに特徴がある。これらのエントリと「マッチング」は,特にデータに誤りがある状況において,挑戦的である。ある文脈において,状況は,さらに複雑であり,能動的敵対は,マッチングプロセスに失敗するのに投資した興味を持つかもしれない。8年間のデータを活用することによって,著者らは,異なるオンライン匿名市場のベンダーハンドルをユニークな売り手にマッチングする,そのような敵対的文脈を調査した。ランダムフォレスト分類器と階層的クラスタリングの組み合わせを,偽造または模倣に敵対するのが困難になる特徴の集合を用いて,訓練のためのいかなるグランドトルースも欠如しているにもかかわらず,合理的な性能(発見的手法を用いて生成されたラベルの75%以上の精度と想起)を得るように管理する。提案アルゴリズムは,販売量による説明のトップ30%に対して特によく機能し,22,163は少なくとも1つの確認された販売地図を15,652の異なった売り手に説明し,その内の12,155は,1つの説明のみを操作し,残りは2と11の異なった会計の間の残りである。事例研究分析は,著者らのアルゴリズムが,非自明なマッチ,ならびに,個人化の試みを同定するために管理することを確認した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  舵取ハンドル ,  発見的方法 ,  事例研究
準シソーラス用語： オンライン ,  ランダムフォレスト ,  エンティティ ,  グランドトゥルース , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 敵対的分類 ,  ダークネット ,  測定 ,  記録リンク

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

タイトルに関連する用語 (6件)： ダークネット ,  市場 ,  ベンダー ,  アカウント ,  敵対 ,  マッチング