論文の概要: PeopleXploit -- A hybrid tool to collect public data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15668v1
- Date: Wed, 28 Oct 2020 07:08:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 06:04:05.283699
- Title: PeopleXploit -- A hybrid tool to collect public data
- Title(参考訳): PeopleXploit -- 公開データを収集するハイブリッドツール
- Authors: Arjun Anand V, Buvanasri A K, Meenakshi R, Dr. Karthika S, Ashok Kumar
Mohan
- Abstract要約: PeopleXploitは、与えられた入力に信頼性と関連性のある公開情報収集を支援するハイブリッドツールである。
PeopleXploitは著者分析を使って人物をプロファイルし、最もよく一致する推測を見つける。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.9623578875486183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces the concept of Open Source Intelligence (OSINT) as an
important application in intelligent profiling of individuals. With a variety
of tools available, significant data shall be obtained on an individual as a
consequence of analyzing his/her internet presence but all of this comes at the
cost of low relevance. To increase the relevance score in profiling,
PeopleXploit is being introduced. PeopleXploit is a hybrid tool which helps in
collecting the publicly available information that is reliable and relevant to
the given input. This tool is used to track and trace the given target with
their digital footprints like Name, Email, Phone Number, User IDs etc. and the
tool will scan & search other associated data from public available records
from the internet and create a summary report against the target. PeopleXploit
profiles a person using authorship analysis and finds the best matching guess.
Also, the type of analysis performed (professional/matrimonial/criminal entity)
varies with the requirement of the user.
- Abstract(参考訳): 本稿では,個人の知的プロファイリングにおける重要な応用として,オープンソースインテリジェンス(OSINT)の概念を紹介する。
さまざまなツールが利用可能であれば、インターネットの存在を分析した結果として、個人に対して重要なデータが取得されるが、これらはすべて、信頼性の低いコストが伴う。
プロファイリングの関連性を高めるため、PeopleXploitが導入されている。
PeopleXploitは、与えられた入力に信頼性と関連性のある公開情報収集を支援するハイブリッドツールである。
このツールは、名前、メール、電話番号、ユーザーidなどのデジタルフットプリントでターゲットを追跡し追跡するために使用され、ツールは、インターネットから利用可能な公開レコードから他の関連データをスキャンして検索し、ターゲットに対して要約レポートを作成する。
PeopleXploitは著者分析を使って人物をプロファイルし、最もよく一致する推測を見つける。
また、実施される分析の種類(プロフェッショナル/マトリモニアル/犯罪実体)は、ユーザの要求に応じて変化する。
関連論文リスト
- GenoCraft: A Comprehensive, User-Friendly Web-Based Platform for
High-Throughput Omics Data Analysis and Visualization [17.620854856101722]
GenoCraftは、オミクスデータ処理のパイプライン全体を扱うように設計された、Webベースの包括的なソフトウェアソリューションである。
GenoCraftは高度なバイオインフォマティクスツールを備えた統一プラットフォームを提供し、オミクスデータ分析のあらゆる側面をカバーする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-21T19:06:34Z) - Unsupervised Sentiment Analysis of Plastic Surgery Social Media Posts [91.3755431537592]
ソーシャルメディアプラットフォームにまたがる膨大なユーザー投稿は、主に人工知能(AI)のユースケースに使われていない。
自然言語処理(NLP)は、コーパス(corpora)として知られるドキュメントの体系を利用して、人間のような言語理解でコンピュータを訓練するAIのサブフィールドである。
本研究は, 教師なし解析の応用により, コンピュータがプラスティック手術に対する否定的, 肯定的, 中立的なユーザ感情を予測できることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-05T20:16:20Z) - LLM-based Interaction for Content Generation: A Case Study on the
Perception of Employees in an IT department [85.1523466539595]
本稿では,IT企業の従業員が生成ツールを使用する意図を明らかにするためのアンケート調査を行う。
以上の結果から, 生成ツールの比較的平均的な受容性が示唆されるが, ツールが有用であると認識されるほど, 意図が高くなることが示唆された。
分析の結果, 生産ツールの利用頻度は, 従業員が作業の文脈でこれらのツールをどのように認識しているかを理解する上で重要な要因である可能性が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-18T15:35:43Z) - Items from Psychometric Tests as Training Data for Personality Profiling
Models of Twitter Users [10.794240050116363]
ソーシャルメディアにおける著者プロファイリングのための機械学習モデルは、しばしば、ソーシャルメディアユーザーによって満たされた自己報告ベースの心理測定テスト(クエクションネア)を通じて取得されたデータに依存している。
もう1つのコストの安い代替手段は、ユーザーのプロフィールにある公開情報から推測されるラベルに依存することである。
本稿では,検証された心理測定テストの項目のコーパスを直接トレーニングデータとして利用する第3の戦略について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-21T18:24:59Z) - Personalized multi-faceted trust modeling to determine trust links in
social media and its potential for misinformation management [61.88858330222619]
ソーシャルメディアにおけるピア間の信頼関係を予測するためのアプローチを提案する。
本稿では,データ駆動型多面信頼モデルを提案する。
信頼を意識したアイテムレコメンデーションタスクで説明され、提案したフレームワークを大規模なYelpデータセットのコンテキストで評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-11T19:40:51Z) - Unique on Facebook: Formulation and Evidence of (Nano)targeting
Individual Users with non-PII Data [0.10799106628248668]
データ駆動モデルを定義して、Facebook上でユニークにするユーザからの関心の数を定量化します。
私たちの知る限りでは、これは世界人口規模での個人の独特性に関する最初の研究である。
この論文の著者3人を対象に、21のFacebook広告キャンペーンを通じて実験を行っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-13T11:00:22Z) - A Multi-input Multi-output Transformer-based Hybrid Neural Network for
Multi-class Privacy Disclosure Detection [3.04585143845864]
本稿では,伝達学習,言語学,メタデータを用いて隠れパターンを学習するマルチインプット・マルチアウトプットハイブリッドニューラルネットワークを提案する。
我々は,5,400のツイートを含む人間の注釈付き真実データセットを用いて,我々のモデルを訓練し,評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-19T03:58:49Z) - Combining Feature and Instance Attribution to Detect Artifacts [62.63504976810927]
トレーニングデータアーティファクトの識別を容易にする手法を提案する。
提案手法は,トレーニングデータのアーティファクトの発見に有効であることを示す。
我々は,これらの手法が実際にNLP研究者にとって有用かどうかを評価するために,小規模なユーザスタディを実施している。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T09:26:13Z) - Birdspotter: A Tool for Analyzing and Labeling Twitter Users [12.558187319452657]
BirdspotterはTwitterユーザーの分析とラベル付けを行うツールだ。
Birdspotter.mlは、計算されたメトリクスの探索的なビジュアライゼーションである。
我々は、完全なボット検出器に鳥のポッターを訓練する方法を示します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-04T02:25:07Z) - Vyaktitv: A Multimodal Peer-to-Peer Hindi Conversations based Dataset
for Personality Assessment [50.15466026089435]
本稿では,ピアツーピアのHindi会話データセットであるVyaktitvを提案する。
参加者の高品質な音声とビデオの録音と、会話ごとにヒングリッシュのテキストによる書き起こしで構成されている。
データセットには、収入、文化的指向など、すべての参加者のための豊富な社会デコグラフィー的特徴が含まれています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-31T17:44:28Z) - Keystroke Biometrics in Response to Fake News Propagation in a Global
Pandemic [77.79066811371978]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-15T17:56:11Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。