論文の概要: NPS-AntiClone: Identity Cloning Detection based on Non-Privacy-Sensitive User Profile Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15179v1
• Date: Thu, 30 Sep 2021 14:49:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-12 23:00:06.109377
• Title: NPS-AntiClone: Identity Cloning Detection based on Non-Privacy-Sensitive User Profile Data
• Title（参考訳）: NPS-AntiClone:非職業感性ユーザプロファイルデータに基づくアイデンティティクローン検出
• Authors: Ahmed Alharbi, Hai Dong, Xun Yi and Prabath Abeysekara
• Abstract要約: ソーシャルセンシングは、人間やデバイスからデータをクラウドソーシングするためのパラダイムである。 攻撃者は、SocSenサービスプロバイダのユーザプロファイルをクローンすることで、ソーシャルセンサークラウドを侵入する。 そこで本稿では,NPS-AntiClone によるサービスプロバイダのIDクローン検出手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.257277734039782
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social sensing is a paradigm that allows crowdsourcing data from humans and devices. This sensed data (e.g. social network posts) can be hosted in social-sensor clouds (i.e. social networks) and delivered as social-sensor cloud services (SocSen services). These services can be identified by their providers' social network accounts. Attackers intrude social-sensor clouds by cloning SocSen service providers' user profiles to deceive social-sensor cloud users. We propose a novel unsupervised SocSen service provider identity cloning detection approach, NPS-AntiClone, to prevent the detrimental outcomes caused by such identity deception. This approach leverages non-privacy-sensitive user profile data gathered from social networks to perform cloned identity detection. It consists of three main components: 1) a multi-view account representation model, 2) an embedding learning model and 3) a prediction model. The multi-view account representation model forms three different views for a given identity, namely a post view, a network view and a profile attribute view. The embedding learning model learns a single embedding from the generated multi-view representation using Weighted Generalized Canonical Correlation Analysis. Finally, NPS-AntiClone calculates the cosine similarity between two accounts' embedding to predict whether these two accounts contain a cloned account and its victim. We evaluated our proposed approach using a real-world dataset. The results showed that NPS-AntiClone significantly outperforms the existing state-of-the-art identity cloning detection techniques and machine learning approaches.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルセンシングは、人間やデバイスからデータをクラウドソーシングするパラダイムである。 このセンシングされたデータ(例えばソーシャルネットワーク投稿)は、ソーシャルセンサークラウド(ソーシャルネットワーク)にホストすることができ、ソーシャルセンサークラウドサービス(SocSenサービス)として配信される。 これらのサービスは、プロバイダのソーシャルネットワークアカウントによって識別できる。 攻撃者はsocsenサービスプロバイダのユーザプロファイルをクローニングしてソーシャルセンサークラウドに侵入し、ソーシャルセンサークラウドのユーザをだます。 そこで本研究では,NPS-AntiClone によるサービスプロバイダの識別クローン検出手法を提案する。 このアプローチでは、ソーシャルネットワークから収集されたプライバシーに敏感なユーザプロファイルデータを活用して、クローンID検出を行う。 主な構成要素は3つある。 1)多視点勘定表現モデル, 2)組込み学習モデル、および 3)予測モデル。 マルチビューアカウント表現モデルは、ポストビュー、ネットワークビュー、プロファイル属性ビューという、所定のidに対する3つの異なるビューを形成する。 埋め込み学習モデルは、重み付き一般化正準相関解析を用いて生成された多視点表現から単一の埋め込みを学習する。 最後に、NPS-AntiCloneは、2つのアカウントの埋め込みのコサイン類似性を計算し、2つのアカウントにクローンアカウントと被害者が含まれているかどうかを予測する。 提案手法を実世界データセットを用いて評価した。 その結果、NPS-AntiCloneは既存の最先端IDクローン検出技術や機械学習アプローチよりも優れていた。

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