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J-GLOBAL ID：202102215644905585   整理番号：21A2568704

決定機構を用いた視覚およびテキストコンテンツに基づくポルノグラフィックおよびギャンブルWebサイトの自動検出【JST・京大機械翻訳】

Automatic Detection of Pornographic and Gambling Websites Based on Visual and Textual Content Using a Decision Mechanism

著者 (6件)： Chen Yang (College of Cybersecurity, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Zheng Rongfeng (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Zhou Anmin (College of Cybersecurity, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Liao Shan (College of Cybersecurity, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Liu Liang (College of Cybersecurity, Sichuan University, Chengdu 610065, China) ,  Liu Liang (College of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu 610065, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 14  ページ： 3989  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ポーノグラフィとガンブリングウェブサイトは,安全と健康ネットワーク環境の構築を妨げる,脱ガム,誤解,ブロッキング,および迂回を通して,ますます生まれる。しかし,ほとんどの伝統的手法は,これらのサイトの単一側面を通して検出プロセスを実施し,より複雑で挑戦的な状況を扱うことができない。この問題を軽減するために,本研究は,決定メカニズム(PG-VTDM)を用いて,視覚およびテキストコンテンツに基づくポーンおよびガンブリングウェブサイトのための自動検出システムを提案した。このシステムは,不適当なウェブサイトの同定,ブロッキングおよび警報を実現するために,家庭または学校におけるインテリジェント無線ルータに適用できる。最初に,Doc2Vecを用いて,Webサイトのハイパーテキストマークアップ言語(HTML)ソースコードにおけるテキストコンテンツを表現できるテキスト特徴を学習した。さらに,Webサイトスクリーンショットの視覚特徴をより良く表現するために,特徴点の局所空間関係を導入することによって,従来のバッグオブビジュアル語(BoVW)を改善した。次に,これらの2種類の特徴に基づいて,テキスト分類器と画像分類器の両方を訓練した。決定機構において,ロジスティック回帰(LR)に基づくデータ融合アルゴリズムを設計して,最終的カテゴリー予測に対する2つの分類結果の寄与を測定することによって,最終的予測結果を得た。この提案方式の効率性を,インターネットから引き出されるgamblingとpornウェブサイトデータセットを用いた比較実験によって実証した。提案手法は,精度,およびF測度が99%以上の単一特徴およびいくつかの最先端の手法に基づくアプローチを凌駕した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  *視覚 ,  測度 ,  ブロッキング ,  ハイパーテキスト ,  インターネット ,  データ融合 ,  *コンテンツ ,  HTML ,  マークアップ言語
準シソーラス用語： テキスト分類 ,  自動検出 ,  ロジスティック回帰分析 ,  画像分類 ,  ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Webサイト検出 ,  決定機構 ,  BoVW ,  Doc2vec ,  情報処理 ,  機械学習

分類 (2件)： ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (53件)：

• Latin America: Adult Online Content Accessed by Children 2017-2019. Available online: https://www.statista.com/statistics/1060619/share-adult-content-websites-visit-children-latin-america/ (accessed on 3 April 2020).
• Yu, T.K.; Chao, C.M. Internet misconduct impact adolescent mental health in Taiwan: The moderating roles of internet addiction. Int. J. Ment. Health Addict. 2016, 14, 921-936.
• Banks, J. Gambling, Problem Gambling, Crime and the Criminal Justice System. In Gambling, Crime and Society; Palgrave Macmillan: London, UK, 2017; pp. 63-109.
• Sheng, S.; Wardman, B.; Warner, G.; Cranor, L.; Hong, J.; Zhang, C. An Empirical Analysis of Phishing Blacklists; Carnegie Mellon University: Pittsburgh, PA, USA, 2009.
• Prakash, P.; Kumar, M.; Kompella, R.R.; Gupta, M. Phishnet: Predictive Blacklisting to Detect Phishing Attacks. In Proceedings of the 2010 IEEE INFOCOM, San Diego, CA, USA, 14-19 March 2010.

タイトルに関連する用語 (6件)： 視覚 ,  コンテンツ ,  グラフィック ,  ギャンブル ,  Webサイト ,  自動検出