論文の概要: Cloned Identity Detection in Social-Sensor Clouds based on Incomplete Profiles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01329v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 18:23:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:51:17.881673
• Title: Cloned Identity Detection in Social-Sensor Clouds based on Incomplete Profiles
• Title（参考訳）: 不完全プロファイルに基づく社会センサ雲におけるクローンアイデンティティ検出
• Authors: Ahmed Alharbi, Hai Dong, Xun Yi, Prabath Abeysekara,
• Abstract要約: 本研究では,プライバシに敏感なプロファイルデータに直面したソーシャルセンシングクラウドサービスプロバイダ(ソーシャルメディアユーザ)のクローンIDを効果的に検出する手法を提案する。 提案手法はICD-IPDと命名され,ソーシャルメディアから収集したユーザアカウントのセットから,ユーザ名や画面名に類似したアカウントペアを抽出する。 その後、与えられたアカウントに関連するマルチビュー表現を学び、単一のアカウントごとに2つのカテゴリの機能を抽出する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.411585313453657
• License:
• Abstract: We propose a novel approach to effectively detect cloned identities of social-sensor cloud service providers (i.e. social media users) in the face of incomplete non-privacy-sensitive profile data. Named ICD-IPD, the proposed approach first extracts account pairs with similar usernames or screen names from a given set of user accounts collected from a social media. It then learns a multi-view representation associated with a given account and extracts two categories of features for every single account. These two categories of features include profile and Weighted Generalised Canonical Correlation Analysis (WGCCA)-based features that may potentially contain missing values. To counter the impact of such missing values, a missing value imputer will next impute the missing values of the aforementioned profile and WGCCA-based features. After that, the proposed approach further extracts two categories of augmented features for each account pair identified previously, namely, 1) similarity and 2) differences-based features. Finally, these features are concatenated and fed into a Light Gradient Boosting Machine classifier to detect identity cloning. We evaluated and compared the proposed approach against the existing state-of-the-art identity cloning approaches and other machine or deep learning models atop a real-world dataset. The experimental results show that the proposed approach outperforms the state-of-the-art approaches and models in terms of Precision, Recall and F1-score.
• Abstract（参考訳）: 非プライバシに敏感なプロファイルデータに直面して,ソーシャルセンシングクラウドサービスプロバイダ(ソーシャルメディアユーザ)のクローンIDを効果的に検出する手法を提案する。 提案手法はICD-IPDと命名され,ソーシャルメディアから収集したユーザアカウントのセットから,ユーザ名や画面名に類似したアカウントペアを抽出する。 その後、与えられたアカウントに関連するマルチビュー表現を学び、単一のアカウントごとに2つのカテゴリの機能を抽出する。 これら2つの機能には、プロファイルとWeighted Generalized Canonical correlation Analysis (WGCCA)ベースの機能が含まれており、これは欠落した値を含む可能性がある。 このような不足値の影響に対抗するために、不足値インプタは、上記のプロファイルとWGCCAベースの特徴の欠落値を次にインプットする。 その後、提案手法は、予め特定されたアカウントペアごとに、さらに2つの機能拡張を抽出する。 1)類似点と類似点 2) 差分に基づく特徴。 最後に、これらの機能は結合され、識別クローンを検出するためにLight Gradient Boosting Machine分類器に入力される。 提案手法を、実世界のデータセット上に既存の最先端IDクローニング手法や他の機械学習モデルに対して評価し、比較した。 実験の結果,提案手法は精度,リコール,F1スコアの観点から,最先端のアプローチやモデルよりも優れていた。

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