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J-GLOBAL ID：202002294924259269   整理番号：20A2797015

TB-CoAuth:ソーシャルネットワークにおける妥協的説明を検出するためのテキストベース連続認証【JST・京大機械翻訳】

TB-CoAuth: Text based continuous authentication for detecting compromised accounts in social networks

著者 (3件)： Kaur Ravneet (University Institute of Engineering and Technology, Panjab University, Chandigarh, India) ,  Singh Sarbjeet (University Institute of Engineering and Technology, Panjab University, Chandigarh, India) ,  Kumar Harish (University Institute of Engineering and Technology, Panjab University, Chandigarh, India)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 97  号： PA  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  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： eメールとWebサービスにおける妥協した説明検出に対する研究の統合は,ソーシャルネットワークシナリオにおける同じ成長をesった。本論文では,ソーシャルネットワークにおける妥協された説明を検出するために,テキストコンテンツの連続認証を,必要な著者の証明のために実行した。特徴の4つのカテゴリー,すなわち,コンテンツフリー,コンテンツ特異的,スタイロメトリー,および民間ソノミーを抽出し,評価した。実験は,各ユーザに対して4000の最新のツイートを採った3057人のツイッターユーザを用いて行った。実験により,各ユーザに対して,特徴に維持された一貫性が異なることを示した。従って,様々な統計的および類似性ベースの特徴選択技法を用いて,BORDAと呼ばれるポピュラーなランク集約技術を用いてさらに組み合わせた各ユーザに対する最適特徴をランク付けし,選択した。また,種々の教師つき機械学習分類器の性能を,異なる評価尺度に基づいて解析した。実験結果によると,rbfカーネルを持つSVMは,他の分類器,すなわち,kNN,ランダムフォレスト,勾配ブースティングおよび多層パーセプトロンを凌駕し,様々なパラメータ設定の下で最大Fスコア94.57%を達成した。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： 特徴選択 ,  等級づけ ,  類似性 ,  多層パーセプトロン ,  電子メール ,  *認証 ,  コンテンツ ,  Webサービス
準シソーラス用語： ブースティング ,  *社会的ネットワーク ,  ランダムフォレスト ,  評価尺度 ,  ツイッター ,  教師付き機械学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： オーサシップ検証 ,  連続認証 ,  妥協な説明 ,  分類 ,  社会ネットワーク

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (5件)： Tb ,  ソーシャルネットワーク ,  妥協 ,  説明 ,  認証