論文の概要: Analysing Security and Privacy Threats in the Lockdown Periods of
COVID-19 Pandemic: Twitter Dataset Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.10543v1
- Date: Mon, 21 Feb 2022 21:52:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 15:06:10.356194
- Title: Analysing Security and Privacy Threats in the Lockdown Periods of
COVID-19 Pandemic: Twitter Dataset Case Study
- Title(参考訳): 新型コロナウイルスパンデミックのロックダウン期間におけるセキュリティとプライバシの脅威の分析:Twitterデータセットのケーススタディ
- Authors: Bibhas Sharma, Ishan Karunanayake, Rahat Masood, Muhammad Ikram
- Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックにより、世界中の何十億もの市民の生活が変化した。
新型コロナウイルス(COVID-19)のロックダウン期間中にFacebookやTwitterといったソーシャルメディアプラットフォームが急増している。
本研究では,ロックダウン期間がソーシャルメディア利用者のセキュリティとプライバシに与える影響を大規模に調査する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.43420394129881
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The COVID-19 pandemic will be remembered as a uniquely disruptive period that
altered the lives of billions of citizens globally, resulting in new-normal for
the way people live and work. With the coronavirus pandemic, everyone had to
adapt to the "work or study from home" operating model that has transformed our
online lives and exponentially increased the use of cyberspace. Concurrently,
there has been a huge spike in social media platforms such as Facebook and
Twitter during the COVID-19 lockdown periods. These lockdown periods have
resulted in a set of new cybercrimes, thereby allowing attackers to victimise
users of social media platforms in times of fear, uncertainty, and doubt. The
threats range from running phishing campaigns and malicious domains to
extracting private information about victims for malicious purposes. This
research paper performs a large-scale study to investigate the impact of
lockdown periods during the COVID-19 pandemic on the security and privacy of
social media users. We analyse 10.6 Million COVID-related tweets from 533 days
of data crawling and investigate users' security and privacy behaviour in three
different periods (i.e., before, during, and after lockdown). Our study shows
that users unintentionally share more personal identifiable information when
writing about the pandemic situation in their tweets. The privacy risk reaches
100% if a user posts three or more sensitive tweets about the pandemic. We
investigate the number of suspicious domains shared in social media during
different pandemic phases. Our analysis reveals an increase in suspicious
domains during the lockdown compared to other lockdown phases. We observe that
IT, Search Engines, and Businesses are the top three categories that contain
suspicious domains. Our analysis reveals that adversaries' strategies to
instigate malicious activities change with the country's pandemic situation.
- Abstract(参考訳): 新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックは、世界中の数十億人の市民の生活を変える独特な破壊的な時期として記憶される。
新型コロナウイルスのパンデミックで、オンライン生活を変革し、サイバースペースの利用を指数関数的に増やした「在宅勤務」の運用モデルに、誰もが適応しなければならなかった。
同時に、新型コロナウイルス(COVID-19)のロックダウン期間中にFacebookやTwitterといったソーシャルメディアプラットフォームが急増した。
これらのロックダウン期間は、一連の新しいサイバー犯罪をもたらし、攻撃者は恐れ、不確実性、疑念の時にソーシャルメディアプラットフォームのユーザーを犠牲にすることができる。
この脅威は、フィッシングキャンペーンや悪意あるドメインの実行から、悪意のある目的のために被害者に関する個人情報の抽出まで多岐にわたる。
本研究では,新型コロナウイルス(covid-19)パンデミック時のロックダウン期間がソーシャルメディアユーザのセキュリティとプライバシに与える影響を大規模に調査する。
データクローリング533日の1060万ツイートを分析し、3つの異なる期間(前、中、ロックダウン後)におけるユーザーのセキュリティとプライバシの振る舞いを調査します。
本研究は、ツイート中のパンデミック状況について書く際に、ユーザーが意図せずにより個人を識別できる情報を共有することを示す。
ユーザーがパンデミックに関する3つ以上のセンシティブなツイートを投稿すれば、プライバシーリスクは100%に達する。
本研究では,パンデミック期にソーシャルメディアで共有された疑わしいドメイン数について検討する。
分析の結果,他のロックダウンフェーズと比較して不審領域の増加が判明した。
私たちはIT、検索エンジン、ビジネスが疑わしいドメインを含む上位3つのカテゴリであると考えています。
我が国のパンデミック状況に悪質な行為を扇動する敵の戦略が変化していることを明らかにする。
関連論文リスト
- Protect Your Score: Contact Tracing With Differential Privacy Guarantees [68.53998103087508]
プライバシーに関する懸念は、現在展開を控えている、と私たちは主張する。
本稿では,この攻撃に対して異なるプライバシー保証を有する接触追跡アルゴリズムを提案する。
特に現実的な検査シナリオでは,ウイルス感染率の2倍から10倍の低下を実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-18T11:16:33Z) - Religion and Spirituality on Social Media in the Aftermath of the Global
Pandemic [59.930429668324294]
私たちは、突然の宗教活動の変化を2つに分析します。
重要な点として,2020年7月から9月にかけての3ヶ月の期間を分析して,この過程の時間的変動を分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-11T18:41:02Z) - "COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the
Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。
我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-12T19:41:01Z) - Understanding Twitters behavior during the pandemic: Fake News and Fear [0.0]
SARS-CoV-2の新型コロナウイルス(COVID-19)は、特にソーシャルメディアで、大量の誤報や誤報を伴っている。
われわれはTwitter上で拡散される偽ニュースの割合を調べ、同時に一般大衆の感情を測定することを目指している。
私たちの研究は、危機時のTwitterやソーシャルメディア、特に危機管理時のソーシャルメディアの役割を確立するのに役立ちます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T16:39:29Z) - Sentiment Analysis of Microblogging dataset on Coronavirus Pandemic [0.8252679746749371]
コロナウイルス(Coronavirus, COVID-19)は、新型コロナウイルス2によって引き起こされる感染性疾患である。
本稿では,複数の機械学習アルゴリズムを用いて感情評価のためのTwitterデータセットを分析した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-17T18:13:54Z) - Know it to Defeat it: Exploring Health Rumor Characteristics and
Debunking Efforts on Chinese Social Media during COVID-19 Crisis [65.74516068984232]
われわれは、中国のマイクロブログサイトWeiboで、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する4ヶ月にわたる噂に関するオンラインディスカッションを包括的に分析した。
以上の結果から、不安(恐怖)型健康噂は、希望(希望)型よりもはるかに多くの議論を巻き起こし、長く続いたことが示唆された。
本稿では,噂の議論を抑えるためのデバンキングの有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-25T14:02:29Z) - Learning Language and Multimodal Privacy-Preserving Markers of Mood from
Mobile Data [74.60507696087966]
精神状態は、先進医療に共通する国でも診断されていない。
人間の行動を監視するための有望なデータソースのひとつは、日々のスマートフォンの利用だ。
本研究では,自殺行動のリスクが高い青少年集団の移動行動のデータセットを用いて,日常生活の行動マーカーについて検討した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-24T17:46:03Z) - Debate on Online Social Networks at the Time of COVID-19: An Italian
Case Study [4.176752121302988]
イタリアで人気のインフルエンサーたちの交流パターンが、2020年前半にどう変わったかを分析した。
1億4000万件以上の投稿に5400万件以上のコメントが寄せられた。
また,コメントの心理言語的特性からユーザ感情を分析し,パンデミックに関連する話題の急激なブームと消失を実証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T08:25:19Z) - Understanding the Hoarding Behaviors during the COVID-19 Pandemic using
Large Scale Social Media Data [77.34726150561087]
われわれは、2020年3月1日から4月30日まで、米国で4万2000人以上のユニークTwitterユーザーによる嫌がらせと反嫌悪のパターンを分析した。
ホアーディンググループと反ホアーディンググループの両方の女性の比率が、一般のTwitter利用者の比率よりも高いことがわかりました。
LIWCの不安度はTwitterの不安度よりもかなり高い。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-15T16:02:25Z) - Detecting Topic and Sentiment Dynamics Due to COVID-19 Pandemic Using
Social Media [14.662523926129117]
大規模なソーシャルメディア投稿から、COVID-19による話題や感情のダイナミクスを分析した。
安全な家にいよう」といった話題は肯定的な感情で支配されている。
人の死のような他のものは、常に否定的な感情を示しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-05T12:05:30Z) - Critical Impact of Social Networks Infodemic on Defeating Coronavirus
COVID-19 Pandemic: Twitter-Based Study and Research Directions [1.6571886312953874]
2019年の推計295億人が世界中でソーシャルメディアを利用している。
コロナウイルスの流行は、ソーシャルメディアの津波を引き起こした。
本稿では,Twitterから収集したデータに基づく大規模研究について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-18T15:53:13Z)
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。