論文の概要: Anomaly Detection and Automated Labeling for Voter Registration File
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- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15285v1
- Date: Wed, 16 Jun 2021 21:48:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-04 23:37:47.958217
- Title: Anomaly Detection and Automated Labeling for Voter Registration File
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- Title（参考訳）: 投票登録ファイル変更のための異常検出と自動ラベリング
- Authors: Sam Royston, Ben Greenberg, Omeed Tavasoli, Courtenay Cotton
- Abstract要約: アメリカ合衆国大統領選挙における投票資格は、市民が投票する資格のある情報を含む州データベースのパッチワークによって決定される。
投票登録ファイル(VRF)の変更の監視は、米国の民主的プロセスを妨害したい悪意のあるアクターが、これらのファイルの内容を操作して目標を達成するよう、適切にアドバイスされることを考えると、極めて重要である。
本稿では、機械学習を利用して、投票者のロールを保護する際のアナリストや管理者の負担を軽減する方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Voter eligibility in United States elections is determined by a patchwork of
state databases containing information about which citizens are eligible to
vote. Administrators at the state and local level are faced with the
exceedingly difficult task of ensuring that each of their jurisdictions is
properly managed, while also monitoring for improper modifications to the
database. Monitoring changes to Voter Registration Files (VRFs) is crucial,
given that a malicious actor wishing to disrupt the democratic process in the
US would be well-advised to manipulate the contents of these files in order to
achieve their goals. In 2020, we saw election officials perform admirably when
faced with administering one of the most contentious elections in US history,
but much work remains to secure and monitor the election systems Americans rely
on. Using data created by comparing snapshots taken of VRFs over time, we
present a set of methods that make use of machine learning to ease the burden
on analysts and administrators in protecting voter rolls. We first evaluate the
effectiveness of multiple unsupervised anomaly detection methods in detecting
VRF modifications by modeling anomalous changes as sparse additive noise. In
this setting we determine that statistical models comparing administrative
districts within a short time span and non-negative matrix factorization are
most effective for surfacing anomalous events for review. These methods were
deployed during 2019-2020 in our organization's monitoring system and were used
in collaboration with the office of the Iowa Secretary of State. Additionally,
we propose a newly deployed model which uses historical and demographic
metadata to label the likely root cause of database modifications. We hope to
use this model to predict which modifications have known causes and therefore
better identify potentially anomalous modifications.
- Abstract（参考訳）: アメリカ合衆国大統領選挙における投票資格は、市民が投票する資格のある情報を含む州データベースのパッチワークによって決定される。
州や地方レベルの管理者は、それぞれの管轄区域が適切に管理されていることを保証するとともに、データベースの不正な変更の監視という極めて困難な課題に直面している。
投票登録ファイル(VRF)の変更の監視は、米国の民主的プロセスを妨害したい悪意のあるアクターが、これらのファイルの内容を操作して目標を達成するよう、十分に助言されることから、極めて重要である。
2020年には、米国史上最も論争の多い選挙の1つを統括するときに、選挙担当者が好意的に行動するのを見たが、アメリカ人が頼っている選挙システムの確保と監視には、まだまだ多くの作業が残っている。
時間とともにVRFのスナップショットを比較したデータを用いて、機械学習を利用して、投票者のロールを保護する際のアナリストや管理者の負担を軽減する一連の方法を提案する。
我々はまず, 異常な変化を希薄な付加雑音としてモデル化し, 多数の教師なし異常検出手法の有効性を評価した。
この設定では,短期間の行政区と非負の行列因子分解を比較した統計モデルが,異常事象のサーキングに最も有効であると結論づける。
これらの手法は、2019-2020年に当社の監視システムにデプロイされ、アイオワ州国務長官のオフィスと連携して使用されました。
さらに,データベース修正の根本原因をラベル付けするために,歴史メタデータと人口統計メタデータを用いた新展開モデルを提案する。
私たちはこのモデルを使って、どの修正が原因を知っているかを予測することを望んでいます。
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