論文の概要: REST: A Thread Embedding Approach for Identifying and Classifying
User-specified Information in Security Forums
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02660v2
- Date: Mon, 30 Mar 2020 19:14:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-01-13 12:39:56.106511
- Title: REST: A Thread Embedding Approach for Identifying and Classifying
User-specified Information in Security Forums
- Title（参考訳）: REST: セキュリティフォーラムにおけるユーザ特定情報の特定と分類のためのスレッド埋め込みアプローチ
- Authors: Joobin Gharibshah, Evangelos E. Papalexakis, Michalis Faloutsos
- Abstract要約: セキュリティの専門家に対する関心のスレッドを特定することに重点を置いています。
a) a、おそらく不完全な単語の袋に基づいて興味あるスレッドを識別し、(b)これらを上記の4つのクラスのうちの1つに分類する。
164kの投稿と21Kのスレッドを持つ3つのセキュリティフォーラムの実際のデータを用いて本手法の評価を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.222147076297714
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How can we extract useful information from a security forum? We focus on
identifying threads of interest to a security professional: (a) alerts of
worrisome events, such as attacks, (b) offering of malicious services and
products, (c) hacking information to perform malicious acts, and (d) useful
security-related experiences. The analysis of security forums is in its infancy
despite several promising recent works. Novel approaches are needed to address
the challenges in this domain: (a) the difficulty in specifying the "topics" of
interest efficiently, and (b) the unstructured and informal nature of the text.
We propose, REST, a systematic methodology to: (a) identify threads of interest
based on a, possibly incomplete, bag of words, and (b) classify them into one
of the four classes above. The key novelty of the work is a multi-step weighted
embedding approach: we project words, threads and classes in appropriate
embedding spaces and establish relevance and similarity there. We evaluate our
method with real data from three security forums with a total of 164k posts and
21K threads. First, REST robustness to initial keyword selection can extend the
user-provided keyword set and thus, it can recover from missing keywords.
Second, REST categorizes the threads into the classes of interest with superior
accuracy compared to five other methods: REST exhibits an accuracy between
63.3-76.9%. We see our approach as a first step for harnessing the wealth of
information of online forums in a user-friendly way, since the user can loosely
specify her keywords of interest.
- Abstract（参考訳）: セキュリティフォーラムから有用な情報をどうやって抽出できるのか?
セキュリティ専門家の興味のあるスレッドを特定することに集中しています。
(a)攻撃などの厄介な事件の警報
(b)悪意のあるサービス及び製品の提供
(c)悪意ある行為を行うために情報をハッキングし、
(d)セキュリティ関連の有用な経験。
最近の有望な研究にもかかわらず、セキュリティフォーラムの分析は初期段階にある。
この領域の課題に対処するには、新しいアプローチが必要です。
a)利害関係の「話題」を効率的に指定することの難しさ及び
(b)テキストの非構造的で非公式な性質。
私たちは、RESTという体系的な方法論を提案します。
(a)a、おそらく不完全な単語の袋に基づいて興味の糸を識別し、
(b)上記の4つのうちの1つに分類する。
我々は、単語、スレッド、クラスを適切な埋め込み空間に投影し、そこに関連性と類似性を確立する。
164kの投稿と21Kスレッドからなる3つのセキュリティフォーラムの実際のデータを用いて本手法の評価を行った。
まず、初期キーワード選択に対するRESTの堅牢性は、ユーザが提供するキーワードセットを拡張し、欠落したキーワードから回復することができる。
第2に、RESTは、スレッドを他の5つのメソッドと比較して、より優れた精度で関心のあるクラスに分類する。
ユーザフレンドリーな方法でオンラインフォーラムの豊富な情報を活用するための第一歩として,私たちのアプローチを捉えています。
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