論文の概要: Privacy Information Classification: A Hybrid Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.11574v1
• Date: Wed, 27 Jan 2021 18:03:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 00:30:15.398067
• Title: Privacy Information Classification: A Hybrid Approach
• Title（参考訳）: プライバシ情報の分類: ハイブリッドアプローチ
• Authors: Jiaqi Wu, Weihua Li, Quan Bai, Takayuki Ito, Ahmed Moustafa
• Abstract要約: 本研究は,OSNからプライバシ情報を検出し,分類するためのハイブリッドプライバシ分類手法を提案する。 提案したハイブリッドアプローチは、プライバシー関連の情報抽出にディープラーニングモデルとオントロジーベースのモデルの両方を用いる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.642559585173517
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A large amount of information has been published to online social networks every day. Individual privacy-related information is also possibly disclosed unconsciously by the end-users. Identifying privacy-related data and protecting the online social network users from privacy leakage turn out to be significant. Under such a motivation, this study aims to propose and develop a hybrid privacy classification approach to detect and classify privacy information from OSNs. The proposed hybrid approach employs both deep learning models and ontology-based models for privacy-related information extraction. Extensive experiments are conducted to validate the proposed hybrid approach, and the empirical results demonstrate its superiority in assisting online social network users against privacy leakage.
• Abstract（参考訳）: 毎日大量の情報がオンラインソーシャルネットワークに公開されています。 個人のプライバシー関連の情報は、エンドユーザによって無意識に開示されることもある。 プライバシー関連のデータを識別し、オンラインソーシャルネットワークのユーザーをプライバシーの漏洩から保護することが重要になった。 そこで本研究では,OSNからプライバシー情報を検出・分類するハイブリッドプライバシー分類手法を提案する。 提案されたハイブリッドアプローチは、プライバシー関連の情報抽出にディープラーニングモデルとオントロジベースのモデルの両方を用いる。 提案したハイブリッドアプローチを検証するため,大規模な実験を行い,オンラインソーシャルネットワーク利用者のプライバシー侵害対策における優位性を実証した。

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