論文の概要: Keystroke Biometrics in Response to Fake News Propagation in a Global Pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07688v2
• Date: Mon, 18 May 2020 06:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-02 23:35:42.674941
• Title: Keystroke Biometrics in Response to Fake News Propagation in a Global Pandemic
• Title（参考訳）: グローバルパンデミックにおける偽ニュース伝播に対するキーストロークバイオメトリックス
• Authors: Aythami Morales and Alejandro Acien and Julian Fierrez and John V. Monaco and Ruben Tolosana and Ruben Vera-Rodriguez and Javier Ortega-Garcia
• Abstract要約: 本研究では,キーストロークバイオメトリックスを用いたコンテンツ匿名化手法の提案と解析を行う。 フェイクニュースは、特に主要なイベントにおいて、世論を操作する強力なツールとなっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.79066811371978
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work proposes and analyzes the use of keystroke biometrics for content de-anonymization. Fake news have become a powerful tool to manipulate public opinion, especially during major events. In particular, the massive spread of fake news during the COVID-19 pandemic has forced governments and companies to fight against missinformation. In this context, the ability to link multiple accounts or profiles that spread such malicious content on the Internet while hiding in anonymity would enable proactive identification and blacklisting. Behavioral biometrics can be powerful tools in this fight. In this work, we have analyzed how the latest advances in keystroke biometric recognition can help to link behavioral typing patterns in experiments involving 100,000 users and more than 1 million typed sequences. Our proposed system is based on Recurrent Neural Networks adapted to the context of content de-anonymization. Assuming the challenge to link the typed content of a target user in a pool of candidate profiles, our results show that keystroke recognition can be used to reduce the list of candidate profiles by more than 90%. In addition, when keystroke is combined with auxiliary data (such as location), our system achieves a Rank-1 identification performance equal to 52.6% and 10.9% for a background candidate list composed of 1K and 100K profiles, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,キーストロークバイオメトリックスを用いたコンテンツ匿名化手法の提案と解析を行う。 フェイクニュースは、特に大きなイベントの間、世論を操作する強力なツールになっている。 特に、新型コロナウイルス(covid-19)パンデミックによる偽ニュースの大規模な拡散は、政府や企業が誤情報と戦わざるを得なくなった。 この文脈では、このような悪意のあるコンテンツをインターネットに拡散する複数のアカウントやプロフィールを匿名で隠してリンクできる能力は、積極的な識別とブラックリスト化を可能にする。 行動バイオメトリックスは、この戦いにおいて強力なツールとなり得る。 本研究では,キーストローク生体認証の最近の進歩が,10万人のユーザと100万以上の型付きシーケンスを含む実験における行動型付けパターンのリンクにどのように役立つかを分析した。 提案システムは,コンテンツ匿名化の文脈に適応したリカレントニューラルネットワークに基づいている。 対象ユーザの型付きコンテンツを候補プロファイルのプールにリンクさせることが困難であるとして,キーストローク認識を用いて候補プロファイルのリストを90%以上削減できることを示す。 さらに,キーストロークと補助データ(位置など)を組み合わせると,1Kプロファイルと100Kプロファイルからなる背景候補リストに対して,52.6%,10.9%のランク1識別性能が得られる。

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