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J-GLOBAL ID：202202238736693140   整理番号：22A0446652

オンライン行動類似性に基づくユーザアイデンティティ認証に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on User Identity Authentication Based on Online Behavior Similarity

著者 (4件)： Li Yong (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, China) ,  Zhang Zhongying (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, China) ,  Wu Jingpeng (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, China) ,  Zhang Qiang (College of Computer Science and Engineering, Northwest Normal University, Lanzhou, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1496  ページ： 267-280  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークセキュリティは,社会的安定性だけでなく,デジタルインテリジェント社会の重要な保証にも関係している。しかし,近年,ユーザの個人情報と公衆の関心のセキュリティに大きく影響する,ユーザや情報漏洩などの問題が頻繁に発生している。大規模なユーザクリック挙動データとグラフ埋込み技術に基づいて,本論文は,ユーザの同一性を正確に同定するために,ユーザの歴史的行動特性とオンライン行動特性の間の類似性を分析するために,グラフ2Usserim(Gp2-US)を提案して,次に,ユーザの異常オンライン挙動を識別する。最初に,経験的クリックストリームデータに基づいて,ユーザの歴史的挙動およびオンライン挙動を,それぞれ2つの注意フローネットワークとしてモデル化した。第2に,グラフ2vec法に基づき,分子指紋の理論に基づいて,注意フローネットワークのノードを,原子として特性評価し,そして,エッジを化学結合として特性評価し,そして,ネットワークを,ユーザーの歴史的およびオンライン行動を同定できる特徴ベクトルを生成するために,化合物の構造的特徴を用いて単純化した。最後に,本論文で提案した挙動類似性アルゴリズムGp2-USを用いて,利用者を正確に識別した。多数の実験は,アルゴリズムGp2-USの精度が従来のアルゴリズムのものよりはるかに高いことを示した。歴史的ユーザ行動データの10日に基づいて,それは正確にその同一性特性を同定して,正確に異常な説明挙動を決定することができた。本論文の研究結論は,異常なユーザ行動を推論して,世論を監視する際に,重要な理論的価値と実際的重要性を持った。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  化学結合 ,  簡素化 ,  ネットワーク ,  世論 ,  指紋 ,  類似性 ,  キャラクタリゼーション ,  構造特性 ,  セキュリティ ,  *認証
準シソーラス用語： 特徴ベクトル ,  *アイデンティティ ,  *オンライン ,  ネットワークセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 注意フローネットワーク ,  グラフ埋込み ,  類似性測定 ,  特徴ベクトル ,  アイデンティティ認証

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  行動 ,  類似性 ,  アイデンティティ ,  認証 ,  研究