論文の概要: A Machine Learning Driven Website Platform and Browser Extension for Real-time Scoring and Fraud Detection for Website Legitimacy Verification and Consumer Protection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.00368v1
• Date: Fri, 01 Nov 2024 05:13:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:48:23.347977
• Title: A Machine Learning Driven Website Platform and Browser Extension for Real-time Scoring and Fraud Detection for Website Legitimacy Verification and Consumer Protection
• Title（参考訳）: 機械学習によるWebサイトプラットフォームとブラウザ拡張によるWebサイトの正当性検証と消費者保護のためのリアルタイムスコーシングとフレーダ検出
• Authors: Md Kamrul Hasan Chy, Obed Nana Buadi,
• Abstract要約: 本稿では,機械学習によるWebサイトプラットフォームとブラウザエクステンションを紹介する。 ウェブサイトの正当性検証と消費者保護のために、リアルタイムのリスクスコアと不正検出を提供する。 プラットフォームはスピードと効率に重点を置いており、今日のデジタル世界での不正防止に欠かせない要素となっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: This paper introduces a Machine Learning-Driven website Platform and Browser Extension designed to quickly enhance online security by providing real-time risk scoring and fraud detection for website legitimacy verification and consumer protection. The platform works seamlessly in the background to analyze website behavior, network traffic, and user interactions, offering immediate feedback and alerts when potential threats are detected. By integrating this system into a user-friendly browser extension, the platform empowers individuals to navigate the web safely, reducing the risk of engaging with fraudulent websites. Its real-time functionality is crucial in e-commerce and everyday browsing, where quick, actionable insights can prevent financial losses, identity theft, and exposure to malicious sites. This paper explores how this solution offers a practical, fast-acting tool for enhancing online consumer protection, underscoring its potential to play a critical role in safeguarding users and maintaining trust in digital transactions. The platform's focus on speed and efficiency makes it an essential asset for preventing fraud in today's increasingly digital world.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Webサイトの正当性検証と消費者保護のために,リアルタイムのリスクスコアリングと不正検出を提供することにより,オンラインセキュリティの迅速な向上を目的としたマシンラーニング駆動Webサイトプラットフォームとブラウザエクステンションを提案する。 プラットフォームはバックグラウンドでシームレスに動作し、Webサイトの動作、ネットワークトラフィック、ユーザインタラクションを分析し、脅威が検出されたら即座にフィードバックとアラートを提供する。 このシステムをユーザフレンドリーなブラウザエクステンションに組み込むことで、個人がWebを安全にナビゲートし、不正なWebサイトへのエンゲージメントのリスクを低減できる。 リアルタイム機能はeコマースや日常のブラウジングにおいて極めて重要で、素早く行動可能な洞察によって、金銭的損失や個人情報の盗難、悪意のあるサイトへの露出を防げる。 本稿では,ユーザ保護とデジタル取引の信頼維持において重要な役割を担い得る可能性を強調するとともに,オンライン消費者保護を強化するための実用的かつ迅速なツールを提供する方法について考察する。 プラットフォームはスピードと効率に重点を置いており、今日のデジタル世界での不正防止に欠かせない要素となっている。

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