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J-GLOBAL ID：202102234721284295   整理番号：21A1144800

TenFor:セキュリティフォーラムからの興味深いイベントを抽出するためのテンソルベースツール【JST・京大機械翻訳】

TenFor: A Tensor-Based Tool to Extract Interesting Events from Security Forums

著者 (4件)： Islam Risul (UC Riverside) ,  Faruk Rokon Md Omar (UC Riverside) ,  Papalexakis Evangelos E. (UC Riverside) ,  Faloutsos Michalis (UC Riverside)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ASONAM  ページ： 515-522  発行年： 2020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： どのように,その活動と関心の事象を「tell」に「tell」をいかに得るか。ユニークな角度を取り上げ,先験的知識なしにこれらの活動を同定し,これは以前の問題定式化の大部分と比較して重要な違いである。いくつかの最近の努力にもかかわらず,有用な情報を抽出するためのマイニングセキュリティフォーラムは,比較的少ない注目を受けてきたが,それらの多くは,通常,特定の情報を検索している。教師なしテンソルベースアプローチであるTenForを提案し,三次元空間(a)ユーザ,(b)スレッド,(c)時間における重要事象を系統的に同定する。提案手法は3つの高レベルステップからなる:(a)三次元にわたるテンソルベースクラスタリング,(b)コンテンツと行動特徴の両方を使用する広範なクラスタプロファイリング,および(c)関心のイベント内の鍵ユーザとスレッドを同定するより深い調査。さらに,このアプローチを実務者のための強力で使いやすいプラットフォームとして実装した。著者らの評価において,著者らのクラスタの83%が意味のある事象を捕捉し,以前のアプローチと比較してより意味のあるクラスタを見つけることを見出した。本アプローチとプラットフォームは,実際に教師なし学習方式でフォーラムから興味のある活動を検出する重要なステップを構成する。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： *テンソル ,  教師なし学習 ,  クラスタ化 ,  クラスタ ,  三次元 ,  定式化 ,  セキュリティ ,  スレッド ,  コンテンツ
準シソーラス用語： 三次元空間 ,  プロファイリング , 【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)： セキュリティ ,  フォーラム ,  イベント