論文の概要: MagnetDB: A Longitudinal Torrent Discovery Dataset with IMDb-Matched Movies and TV Shows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09275v1
- Date: Thu, 16 Jan 2025 03:44:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:10:29.064272
- Title: MagnetDB: A Longitudinal Torrent Discovery Dataset with IMDb-Matched Movies and TV Shows
- Title(参考訳): magnetDB:IMDbにマッチした映画とテレビ番組による縦断的トレント発見データセット
- Authors: Scott Seidenberger, Noah Pursell, Anindya Maiti,
- Abstract要約: magnetDBは2018年から2024年にかけてBitTorrent DHTを通じて発見されたトレントの時系列データセットである。
データセットには2860万以上のトレントと9億5000万以上のファイルのメタデータが含まれている。
映画やテレビ番組のトレントにIMDbマッチングとアノテーションを適用することで、MrnetDBはBitTorrentネットワークにおける海賊コンテンツ進化の詳細な分析を容易にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.8010843187520394
- License:
- Abstract: BitTorrent remains a prominent channel for illicit distribution of copyrighted material, yet the supply side of such content remains understudied. We introduce MagnetDB, a longitudinal dataset of torrents discovered through the BitTorrent DHT between 2018 and 2024, containing more than 28.6 million torrents and metadata of more than 950 million files. While our primary focus is on enabling research based on the supply of pirated movies and TV shows, the dataset also encompasses other legitimate and illegitimate torrents. By applying IMDb-matching and annotation to movie and TV show torrents, MagnetDB facilitates detailed analyses of pirated content evolution in the BitTorrent network. Researchers can leverage MagnetDB to examine distribution trends, subcultural practices, and the gift economy within piracy ecosystems. Through its scale and temporal scope, MagnetDB presents a unique opportunity for investigating the broader dynamics of BitTorrent and advancing empirical knowledge on digital piracy.
- Abstract(参考訳): BitTorrentは著作権物質を違法に配布するための重要なチャンネルであり続けているが、そのようなコンテンツの供給側はいまだ検討されていない。
私たちは2018年から2024年にかけて、BitTorrent DHTを通じて発見されたトレントの時系列データセットであるMagnetDBを紹介します。
私たちの主な焦点は海賊映画やテレビ番組の供給に基づく研究を可能にすることですが、データセットには他の合法的で違法なトレントも含まれています。
映画やテレビ番組のトレントにIMDbマッチングとアノテーションを適用することで、MrnetDBはBitTorrentネットワークにおける海賊コンテンツ進化の詳細な分析を容易にする。
研究者はMagneDBを利用して、海賊エコシステム内の流通トレンド、サブカルチャーの実践、ギフト経済を調査できる。
その規模と時間的範囲を通じて、MagnetDBはBitTorrentの広範なダイナミクスを調査し、デジタル海賊行為に関する経験的知識を前進させるユニークな機会を提供する。
関連論文リスト
- A Law of One's Own: The Inefficacy of the DMCA for Non-Consensual Intimate Media [5.866530256183238]
NCIM(Non-consensual Intimate Media)は、表現されている個人に対して、インターネット規模の害を与えるメディアである。
本稿では,NCIM削除に対するDMCA(Digital Millennium Copyright Act)の有効性について検討する。
その結果、60日以内にWebサイトホストから削除されたURLは50%以下であることが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-20T15:22:17Z) - Dark Web Activity Classification Using Deep Learning [0.0]
ダークウェブ上でのアクティビティのタイトルを検出するためにディープラーニングを利用する検索エンジンを提案する。
我々は、麻薬取引、武器取引、盗まれた銀行カードの販売、偽のIDの販売、違法通貨の販売を含む5つのカテゴリに焦点をあてる。
本研究の目的は、Webサイトから「.onion」拡張で関連画像を抽出し、ページのテキストからキーワードを抽出することで、画像のないWebサイトのタイトルを識別することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-30T14:39:32Z) - Robust Multi-bit Natural Language Watermarking through Invariant
Features [28.4935678626116]
元々の自然言語の内容は違法な海賊行為や潜在的な誤用の影響を受けやすい。
海賊行為を効果的に防ぎ、著作権を保護するためには、マルチビットの透かしフレームワークが適切な情報を埋め込む必要がある。
本研究では,画像透かしからよく知られた提案に従うことにより,ペイロードとロバスト性を両立させる方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-03T05:37:30Z) - Detecting Spoilers in Movie Reviews with External Movie Knowledge and
User Networks [49.34060089217864]
オンライン映画レビュープラットフォームは、映画産業と一般大衆にクラウドソースによるフィードバックを提供している。
自動でスポイラーを識別するための予備的な研究が実施されたが、それらは単にレビューの内容そのものに焦点を当てているだけであった。
本稿では,映画レビュープラットフォーム上での映画やユーザ活動の外部知識を考慮した,新しい多視点スポイラー検出フレームワークであるMVSDを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-22T13:54:31Z) - A Recipe for Watermarking Diffusion Models [53.456012264767914]
拡散モデル(DM)は、生成タスクに有利な可能性を証明している。
フォトリアリスティック画像の生成や編集など、DMを下流のアプリケーションに組み込むことには幅広い関心がある。
しかし、DMの実践的な展開と前例のない力は、著作権保護や生成されたコンテンツの監視を含む法的問題を提起する。
ウォーターマーキングは著作権保護とコンテンツ監視のための実証済みのソリューションであるが、DMの文献では過小評価されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-17T17:25:10Z) - Fighting Malicious Media Data: A Survey on Tampering Detection and
Deepfake Detection [115.83992775004043]
近年のディープラーニング、特に深層生成モデルの発展により、知覚的に説得力のある画像や動画を低コストで制作するための扉が開かれた。
本稿では,現在のメディアタンパリング検出手法を概観し,今後の研究の課題と動向について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-12T02:54:08Z) - Untargeted Backdoor Watermark: Towards Harmless and Stealthy Dataset
Copyright Protection [69.59980270078067]
我々は,異常なモデル行動が決定論的でない,未目標のバックドア透かし方式を探索する。
また、提案した未ターゲットのバックドア透かしをデータセットのオーナシップ検証に利用する方法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-27T12:56:56Z) - Uncovering the Dark Side of Telegram: Fakes, Clones, Scams, and
Conspiracy Movements [67.39353554498636]
我々は35,382の異なるチャンネルと130,000,000以上のメッセージを収集して,Telegramの大規模解析を行う。
カードなどのダークウェブのプライバシー保護サービスにも、悪名高い活動がいくつかある。
疑似チャネルを86%の精度で識別できる機械学習モデルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-26T14:53:31Z) - Electrically switchable entanglement channel in van der Waals magnets [0.0]
二次元層状ファンデルワールス(vdW)磁石は、基礎物理学と応用物理学の両方を研究する可能性を実証している。
ここでは、層状vdWマグネット中のマグノンの量子相関を考察し、磁性層をまたいだマグノンの絡み合うチャネルを同定する。
このような調整可能な絡み合いチャネルは、2つの遠方量子ビットの電気的に制御可能な絡み合いを媒介できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-29T19:14:22Z) - MalNet: A Large-Scale Cybersecurity Image Database of Malicious Software [7.4910208901029325]
MalNetは、公開されている最大のサイバーセキュリティ画像データベースである。
47のタイプと696のファミリーの階層に120万以上の画像が含まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-31T02:59:03Z) - Dark Web Marketplaces and COVID-19: before the vaccine [53.447910186085586]
2020年1月1日から11月16日までの間に、30のダークウェブマーケットプレースから抽出された851,199件の分析を行った。
新型コロナウイルス製品に直接関連した788のリストを同定し、製品カテゴリーの時間的進化をモニタリングする。
新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックの間、オンラインのシャドーエコノミーがどのように発展してきたのかを明らかにし、DWMの継続的なモニタリングの重要性を強調します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-08-04T14:27:41Z)
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。