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J-GLOBAL ID：202202273582937792   整理番号：22A1087031

オンラインソーシャルネットワークにおけるアイデンティティ The検出のための複合行動モデリング【JST・京大機械翻訳】

Composite Behavioral Modeling for Identity Theft Detection in Online Social Networks

著者 (3件)： Wang Cheng (Department of Computer Science, Key Laboratory of the Ministry of Education for Embedded System and Service Computing, Tongji University, Shanghai, China) ,  Zhu Hangyu (Department of Computer Science, Key Laboratory of the Ministry of Education for Embedded System and Service Computing, Tongji University, Shanghai, China) ,  Yang Bo (Department of Computer Science, Key Laboratory of the Ministry of Education for Embedded System and Service Computing, Tongji University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Computational Social Systems  (IEEE Transactions on Computational Social Systems)
巻： 9  号： 2  ページ： 428-439  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2444A  ISSN： 2329-924X  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： 本研究では,粗い行動データから,オンラインアイデンティティーft検出に対する有効,迅速応答,およびロバスト行動モデルに対する橋の構築を目的とする。ユーザが通常,多次元低品質データ,例えばオフラインチェックインとオンラインユーザ生成コンテンツ(UGC)から成る複合行動記録を持つオンラインソーシャルネットワーク(OSN)におけるこの問題に集中した。洞察的な結果として,ユーザの行動パターンをモデル化するための記録の異なる次元間に相補的な効果があることを検証した。そのような相補的効果を深く利用するために,ユーザの複合挙動のオンラインおよびオフライン特徴の両方を捕捉するための結合(融合)モデルを提案する。著者らは,2つの実世界データセット,すなわち4つの正方形とYelpに関する典型的モデルとそれらの融合モデルと比較することによって,提案した結合モデルを評価した。実験結果は,著者らのモデルが,受信機動作特性曲線(AUC)値が,それぞれ,4つの正方形で0.956,Yelpで0.947で,既存のものより優れていることを示した。特に,再現率(真の陽性率)は,1%以下の対応する外乱率(偽陽性率)で,Yelpで4つの正方形と72.2%で65.3%に達することができる。これらの性能は,著者らの方法の低い応答待ち時間を保証する1つの複合挙動だけを調べることによって達成できると言及する価値がある。本研究は,サイバーセキュリティコミュニティの新しい洞察を,リアルタイムオンラインアイデンティティ認証が,ユーザの複合行動パターンをモデル化することにより改善できるかどうかに,与える。Copyright 2022 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： データ ,  受信機 ,  コミュニティ ,  *モデリング ,  モデル ,  待ち時間 ,  高次元 ,  ロバスト性 ,  認証 ,  結合モデル
準シソーラス用語： 行動モデル ,  *アイデンティティ ,  行動パターン ,  *オンライン ,  サイバーセキュリティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： オンラインソーシャルネットワーク ,  アイデンティティ ,  行動モデリング