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J-GLOBAL ID：202102229216315786   整理番号：21A2639245

CDetector:サイバー攻撃を検出するための金融ソーシャルメディアのテキスト特徴の抽出【JST・京大機械翻訳】

CDetector: Extracting Textual Features of Financial Social Media to Detect Cyber Attacks

著者 (5件)： Liu Jinwei (Florida A & M University,Department of Computer and Information Sciences,Tallahassee,FL,USA,32307) ,  Cheng Long (North China Electric Power University,School of Control and Computer Engineering,Beijing,China) ,  Chi Hongmei (Florida A & M University,Department of Computer and Information Sciences,Tallahassee,FL,USA,32307) ,  Liu Cong (Shandong University of Technology,School of Computer Science and Technology,Shandong,China) ,  Alo Richard A. (Florida A & M University,Department of Computer and Information Sciences,Tallahassee,FL,USA,32307)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2021  号： ICCCN  ページ： 1-6  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2441A  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： 社会メディアの増殖によって,サイバー脅威と攻撃は,金融市場における複雑性と量において,かなり増加した。不正なハッカーは,不法に異常な利益を得るか,または損失を引き起こす意図で,受容情報を拡散するためのソーシャルメディアの影響を利用する。金融ソーシャルメディアにおける情報量を測定することは,これらの脅威と攻撃の同定を助ける。本論文では,サイバー攻撃(例えば,認知ハッキング)の目標に脆弱な企業のストックの異常なリターンと相関するソーシャルメディア特徴を識別するためのMLベースのアプローチであるCDetectorを提案する。著者らのアプローチをテストするために,著者らは,多重技術企業に関する価格データとソーシャルメディアメッセージを収集し,異常なストック運動に寄与する特徴を抽出した。予備結果は,異常な価格運動に関連したトップソーシャルメディア特性が,単純,動機づけ行動,インサイト感情,および使用の useaggerという用語であり,選択した特徴は,企業のストックの異常なメッセージと異常収益と相関することを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 動機づけ ,  *金融 ,  情報量 ,  多重化 ,  在庫量 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： ハッカー ,  脆弱性 ,  複雑性 ,  金融市場 ,  *ソーシャルメディア ,  ハッキング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (3件)： サイバー攻撃 ,  金融 ,  ソーシャルメディア