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J-GLOBAL ID：202202222927349042   整理番号：22A0912992

オンラインソーシャルネットワークにおける社会的影響に基づくプライバシー推論攻撃【JST・京大機械翻訳】

Social influence-based privacy inference attacks in online social networks

著者 (4件)： Yi Yuzi (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  He Jingsha (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Zhu Nafei (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China) ,  Ma Xiangjun (Faculty of Information Technology, Beijing University of Technology, Beijing, China)
資料名： Security and Privacy  (Security and Privacy)
巻： 5  号： 2  ページ： e194  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3679A  ISSN： 2475-6725  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： オンラインソーシャルネットワークにおけるプライバシー推論攻撃は,ユーザの公開された属性とネットワークにおける社会的関係に関する情報に基づいて,ターゲットユーザの隠れ属性を推論することを目指している。近年,多くのプライバシー推論法が提案されてきたが,ほとんどの方法は,推論に最も貢献するユーザの同定にあまり注目を払わずに,推論結果の高精度を追求することに集中しており,効果的な対策の開発において,より有用でない。本論文では,プライバシー推論におけるユーザの役割を完全に考慮することにより,目標ユーザのプライベート属性だけでなく,結果を推論するプロセスにおけるユーザの重要性も提供できるグラフ注意ネットワークに基づくプライバシー推論法を提案した。また,ユーザの影響拡散特性に適応型の提案手法を適応させ,その結果,プライバシー推論におけるユーザ数が少なく,効率を改善するという,影響のあるユーザの選択のための新しいメカニズムを設計した。また,提案手法の有効性を示すために,実際のオンラインソーシャルネットワークデータセットを用いて提案手法を評価するためにいくつかの実験を行った。他の比較方法との比較も,提案した方法の結果はより正確であることを示した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グラフ ,  情報 ,  *ネットワーク ,  保護 ,  *情報ネットワーク ,  *プライバシー ,  利用者 ,  有効性 ,  *推論 ,  属性 ,  *サイバー攻撃
準シソーラス用語： 比較法 ,  高精度 ,  プライバシー保護 ,  社会的関係 ,  *オンラインソーシャルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： グラフ注意ネットワーク ,  オンラインソーシャルネットワーク ,  プライバシー推論攻撃 ,  プライバシー保護

分類 (1件)： データ保護  (JD01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  社会的影響 ,  プライバシー ,  推論 ,  攻撃