Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Aware Identity Cloning Detection based on Deep Forest

論文の概要: Privacy-Aware Identity Cloning Detection based on Deep Forest

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10897v1
Date: Thu, 21 Oct 2021 04:55:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-22 18:46:04.635441
Title: Privacy-Aware Identity Cloning Detection based on Deep Forest
Title（参考訳）: ディープフォレストに基づくプライバシアウェアidのクローン検出
Authors: Ahmed Alharbi, Hai Dong, Xun Yi, Prabath Abeysekara
Abstract要約: 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に敏感なユーザプロファイルデータと強力なディープラーニングモデルを活用して、クローンID検出を行う。提案手法は,実世界のデータセット上で,最先端の識別クローン検出技術と,他の一般的な識別不正検出モデルに対して評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.051524543426451
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We propose a novel method to detect identity cloning of social-sensor cloud service providers to prevent the detrimental outcomes caused by identity deception. This approach leverages non-privacy-sensitive user profile data gathered from social networks and a powerful deep learning model to perform cloned identity detection. We evaluated the proposed method against the state-of-the-art identity cloning detection techniques and the other popular identity deception detection models atop a real-world dataset. The results show that our method significantly outperforms these techniques/models in terms of Precision and F1-score.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャル・センサー・クラウドサービス・プロバイダのアイデンティティ・クローニングを検知し,アイデンティティ・デセプションによる有害な結果を防止する新しい手法を提案する。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と強力なディープラーニングモデルを活用して、クローンID検出を行う。提案手法は,実世界のデータセット上での最先端のアイデンティティクローン検出手法や,他の一般的なアイデンティティ偽装検出モデルに対する評価を行った。その結果,本手法は精度とF1スコアの点でこれらの手法やモデルよりも優れていた。

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