論文の概要: A Survey on Pedophile Attribution Techniques for Online Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08296v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 18:25:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 13:25:33.200914
• Title: A Survey on Pedophile Attribution Techniques for Online Platforms
• Title（参考訳）: オンラインプラットフォームにおけるPedophile Attribution技術に関する調査
• Authors: Hiba Fallatah, Ching Suen, Olga Ormandjieva,
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームで使用されるペドフィラ属性の手法について概説する。 被疑者集合の大きさとテキストの長さが帰属タスクに及ぼす影響について検討した。 オンラインの性的捕食者のリスクを軽減するためのツールが提案されている研究はほとんどないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Reliance on anonymity in social media has increased its popularity on these platforms among all ages. The availability of public Wi-Fi networks has facilitated a vast variety of online content, including social media applications. Although anonymity and ease of access can be a convenient means of communication for their users, it is difficult to manage and protect its vulnerable users against sexual predators. Using an automated identification system that can attribute predators to their text would make the solution more attainable. In this survey, we provide a review of the methods of pedophile attribution used in social media platforms. We examine the effect of the size of the suspect set and the length of the text on the task of attribution. Moreover, we review the most-used datasets, features, classification techniques and performance measures for attributing sexual predators. We found that few studies have proposed tools to mitigate the risk of online sexual predators, but none of them can provide suspect attribution. Finally, we list several open research problems.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアにおける匿名性への信頼は、あらゆる年齢層でこれらのプラットフォームで人気が高まっている。 公共Wi-Fiネットワークが利用可能になったことで、ソーシャルメディアアプリケーションを含む様々なオンラインコンテンツが利用できるようになった。 匿名性やアクセスの容易さは、ユーザにとって便利なコミュニケーション手段であるが、脆弱なユーザを性的捕食者から管理し、保護することは困難である。 捕食者をテキストに属性付けできる自動識別システムを使用することで、このソリューションはより実現可能になった。 本調査では,ソーシャルメディアプラットフォームにおけるペドフィラ属性の手法について概説する。 被疑者集合の大きさとテキストの長さが帰属タスクに及ぼす影響について検討した。 さらに,最も利用頻度の高いデータセット,特徴,分類手法,性捕食者に対するパフォーマンス対策について概説した。 オンラインの性的捕食者のリスクを軽減するためのツールが提案されている研究は少ないが、いずれも疑わしい帰属を与えるものではない。 最後に、いくつかのオープンな研究課題を列挙する。

関連論文リスト

• How Unique is Whose Web Browser? The role of demographics in browser fingerprinting among US users [50.699390248359265]
  ブラウザのフィンガープリントは、クッキーを使わずとも、Web上のユーザを識別し、追跡するために利用できる。 この技術と結果として生じるプライバシーリスクは10年以上にわたって研究されてきた。 我々は、さらなる研究を可能にするファースト・オブ・ザ・キンド・データセットを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-09T14:51:58Z)
• Easy-access online social media metrics can effectively identify misinformation sharing users [41.94295877935867]
  高いツイート頻度は共有コンテンツの事実性の低さと正に関連しているのに対し、アカウント年齢はそれと負に関連していることがわかった。 以上の結果から,これらのソーシャル・ネットワークの指標を頼りにすることで,誤情報を拡散しやすいユーザを早期に識別する,低障壁なアプローチが実現する可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-27T16:41:13Z)
• Are LLM-based methods good enough for detecting unfair terms of service? [67.49487557224415]
  大規模言語モデル(LLM)は、長いテキストベースの文書を解析するのに適している。 プライバシーポリシーの集合に対して個別に適用された12の質問からなるデータセットを構築します。 いくつかのオープンソースモデルは、いくつかの商用モデルと比較して高い精度を提供できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-24T09:26:59Z)
• Protecting User Privacy in Online Settings via Supervised Learning [69.38374877559423]
  我々は、教師付き学習を活用する、オンラインプライバシ保護に対するインテリジェントなアプローチを設計する。 ユーザのプライバシを侵害する可能性のあるデータ収集を検出してブロックすることにより、ユーザに対してある程度のディジタルプライバシを復元することが可能になります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-06T05:20:16Z)
• Detecting fake accounts through Generative Adversarial Network in online social media [0.0]
  本稿では,ユーザ類似度尺度とGANアルゴリズムを用いて,Twitterデータセット内の偽ユーザアカウントを識別する手法を提案する。 問題の複雑さにもかかわらず、この方法は偽アカウントの分類と検出において80%のAUCレートを達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-25T10:20:27Z)
• Can We Automate the Analysis of Online Child Sexual Exploitation Discourse? [18.20420363291303]
  ソーシャルメディアの人気が高まり、子供のオンライン安全に関する懸念が高まっている。 オンラインの性的なグルーミングの研究は、しばしばドメインの専門家に手動でアノテートする会話を頼りにしてきた。 我々は,会話の振る舞いを検知し,専門家のアノテータを置き換える方法について検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-25T21:18:50Z)
• Incidental Data: Observation of Privacy Compromising Data on Social Media Platforms [0.0]
  我々は、インデントされていないデータを公開し、プライバシーを侵害する可能性がある可能性をさらに分析する方法を示します。 プライベートな個人情報を公開するのに、手動でデータを取り出すのに2時間しかかからないことを示すことができました。 我々の研究は、ソーシャルメディア上の人々の意識を高める必要があることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T07:49:26Z)
• Having your Privacy Cake and Eating it Too: Platform-supported Auditing of Social Media Algorithms for Public Interest [70.02478301291264]
  ソーシャルメディアプラットフォームは、情報や機会へのアクセスをキュレートするので、公衆の言論を形成する上で重要な役割を果たす。 これまでの研究では、これらのアルゴリズムが偏見や差別的な結果をもたらすことを示すためにブラックボックス法が用いられてきた。 本稿では,提案法の目標を満たすプラットフォーム支援型監査手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-18T17:32:35Z)
• Automatic User Profiling in Darknet Markets: a Scalability Study [15.83443291553249]
  本研究の目的は,現在の計算スタイメトリ手法の信頼性と限界を理解することである。 根拠となる真実は得られず、歴史的調査による検証済みの犯罪データも検証目的には利用できないため、クリアウェブフォーラムから新たなデータを収集した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-24T16:54:59Z)
• Keystroke Biometrics in Response to Fake News Propagation in a Global Pandemic [77.79066811371978]
  本研究では,キーストロークバイオメトリックスを用いたコンテンツ匿名化手法の提案と解析を行う。 フェイクニュースは、特に主要なイベントにおいて、世論を操作する強力なツールとなっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-15T17:56:11Z)
• Quantifying the Vulnerabilities of the Online Public Square to Adversarial Manipulation Tactics [43.98568073610101]
  ソーシャルメディアモデルを用いて、コンテンツの品質に対するいくつかの敵の操作戦術の影響を定量化する。 ソーシャルメディアの目印である影響力のあるアカウントの存在は、操作するオンラインコミュニティの脆弱性を悪化させる。 これらの知見は、プラットフォームがソーシャルメディアユーザーによる操作のレジリエンスを高めるために使われる可能性があることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-07-13T21:12:08Z)

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。