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J-GLOBAL ID：202002283674460099   整理番号：20A1208757

ディーププロファイル:動的CNNを用いたオンラインソーシャルネットワークにおけるFakeプロファイルの発見【JST・京大機械翻訳】

DeepProfile: Finding fake profile in online social network using dynamic CNN

著者 (3件)： Wanda Putra (School of Computer Science & Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China) ,  Wanda Putra (The University of Respati Yogyakarta, Yogyakarta, Indonesia) ,  Jie Huang Jin (School of Computer Science & Technology, Harbin University of Science and Technology, Harbin, China)
資料名： Journal of Information Security and Applications  (Journal of Information Security and Applications)
巻： 52  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2985A  ISSN： 2214-2126  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  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(OSN)は,テキスト,写真,およびビデオを含む様々なデータを共有するための一般的なアプリケーションである。しかし,現在のOSNシステムにおける障害の一つとして,偽の問題がある。攻撃者は,マルウェア,ウイルス,または悪意のあるURLのような誤った情報を配布することを考慮している。コンピュータビジョンにおける深い学習の大きな成功に触発されて,主に自動特徴抽出と表現において,著者らは深いニューラルネットワーク(DNN)アルゴリズムを提案して,偽の説明問題を扱う。標準機械学習を用いる代わりに,動的CNNを構築し,偽プロファイル分類における学習モデルを訓練した。特に,訓練プロセスにおけるニューラルネットワーク性能を最適化するための新しいプール層を提案した。実験により実証されたように,著者らは,悪意のある分類タスクにおいて,一般的な学習アルゴリズムよりも,より良い精度と小さな損失を伴う有望な結果を得た。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. 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 ,  最適化 ,  学習モデル ,  ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  録画装置 ,  応用プログラム ,  コンピュータビジョン ,  機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  *マルウェア
準シソーラス用語： 攻撃者 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的CNN ,  Fakeプロファイル ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  特徴分類

分類 (4件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  データ保護  (JD01020V) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (4件)： CNN ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  プロファイル ,  発見