論文の概要: Towards Scalable Defenses against Intimate Partner Infiltrations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03682v1
• Date: Thu, 06 Feb 2025 00:07:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-07 14:29:11.546940
• Title: Towards Scalable Defenses against Intimate Partner Infiltrations
• Title（参考訳）: 親密なパートナー侵入に対するスケーラブルな防御に向けて
• Authors: Weisi Yang, Shinan Liu, Feng Xiao, Nick Feamster, Stephen Xia,
• Abstract要約: Intimate Partner Infiltration (IPI)はアメリカにおいて広く普及している問題である。 従来のサイバー攻撃とは異なり、IPIの加害者は身近な知識を利用して標準的な保護を回避する。 スマートフォン上での不正アクセスや不審な動作を継続的に監視する自動IPI検出システムであるAIDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.694038607827169
• License:
• Abstract: Intimate Partner Infiltration (IPI)--a type of Intimate Partner Violence (IPV) that typically requires physical access to a victim's device--is a pervasive concern in the United States, often manifesting through digital surveillance, control, and monitoring. Unlike conventional cyberattacks, IPI perpetrators leverage close proximity and personal knowledge to circumvent standard protections, underscoring the need for targeted interventions. While security clinics and other human-centered approaches effectively tailor solutions for survivors, their scalability remains constrained by resource limitations and the need for specialized counseling. In this paper, we present AID, an Automated IPI Detection system that continuously monitors for unauthorized access and suspicious behaviors on smartphones. AID employs a two-stage architecture to process multimodal signals stealthily and preserve user privacy. A brief calibration phase upon installation enables AID to adapt to each user's behavioral patterns, achieving high accuracy with minimal false alarms. Our 27-participant user study demonstrates that AID achieves highly accurate detection of non-owner access and fine-grained IPI-related activities, attaining an end-to-end top-3 F1 score of 0.981 with a false positive rate of 4%. These findings suggest that AID can serve as a forensic tool within security clinics, scaling their ability to identify IPI tactics and deliver personalized, far-reaching support to survivors.
• Abstract（参考訳）: 親密なパートナー侵入(IPI、Intimate Partner Infiltration)とは、通常、被害者のデバイスへの物理的アクセスを必要とする親密なパートナー暴力の一種である。 従来のサイバー攻撃とは異なり、IPIの加害者は身近な知識を利用して標準的な保護を回避し、標的となる介入の必要性を強調している。 セキュリティクリニックや他の人間中心のアプローチは、生存者のソリューションを効果的に調整するが、そのスケーラビリティはリソースの制限と専門的なカウンセリングの必要性によって制限されている。 本稿では,スマートフォン上での不正アクセスや不審な動作を継続的に監視する自動IPI検出システムであるAIDを提案する。 AIDは、マルチモーダル信号を密かに処理し、ユーザのプライバシを保存するために、2段階のアーキテクチャを採用している。 インストール時の短時間のキャリブレーションフェーズにより、AIDは各ユーザの行動パターンに適応でき、最小限の誤報で高い精度を達成できる。 27名を対象にした調査では,AIDが非所有者アクセスとIPI関連活動を高精度に検出し,エンド・ツー・エンドのTop-3 F1スコアが0.981となり,偽陽性率4%に達した。 これらの結果から,AIDはセキュリティクリニックの法医学的ツールとして機能し,IPIの戦術を識別し,生存者にパーソナライズされた遠隔支援を提供する能力を拡大する可能性が示唆された。

関連論文リスト

• CP-Guard+: A New Paradigm for Malicious Agent Detection and Defense in Collaborative Perception [53.088988929450494]
  協調知覚(CP)は、安全で自律的な運転のための有望な方法である。 本稿では,悪意のあるエージェントを機能レベルで効果的に識別する,悪意のあるエージェント検出のための新しいパラダイムを提案する。 また,CP-Guard+と呼ばれる堅牢な防御手法を開発し,良性の表現と悪質な特徴とのマージンを高める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-07T12:58:45Z)
• Autonomous Identity-Based Threat Segmentation in Zero Trust Architectures [4.169915659794567]
  Zero Trust Architectures (ZTA) は,"信頼せず,すべてを検証する" アプローチを採用することで,ネットワークセキュリティを根本的に再定義する。 本研究は、ZTAにおけるAI駆動型、自律型、アイデンティティベースの脅威セグメンテーションに適用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-10T15:35:02Z)
• IDU-Detector: A Synergistic Framework for Robust Masquerader Attack Detection [3.3821216642235608]
  デジタル時代には、ユーザは個人データを企業データベースに格納し、データセキュリティを企業管理の中心とする。 大規模な攻撃面を考えると、アセットは弱い認証、脆弱性、マルウェアといった課題に直面している。 IDU-Detectorを導入し、侵入検知システム(IDS)とユーザ・エンティティ・ビヘイビア・アナリティクス(UEBA)を統合した。 この統合は、不正アクセスを監視し、システムギャップをブリッジし、継続的な監視を保証し、脅威識別を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-09T13:03:29Z)
• Differentially Private Integrated Decision Gradients (IDG-DP) for Radar-based Human Activity Recognition [5.955900146668931]
  近年の研究では、レーダー歩行パターンから被写体や性別を認識する上で高い精度が示され、プライバシーの懸念が高まっている。 本研究では,レーダベースヒューマンアクティビティ認識(HAR)システムにおけるプライバシ脆弱性を調査することによって,これらの問題に対処する。 本稿では,IDGアルゴリズムによって導かれる属性によって駆動される差分プライバシー(DP)を用いた新たなプライバシー保護手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-04T14:08:26Z)
• Federated Anomaly Detection for Early-Stage Diagnosis of Autism Spectrum Disorders using Serious Game Data [0.0]
  本研究では,AutoEncoder-based Machine Learning (ML) 手法を用いて,ASD検出のための新しい半教師付きアプローチを提案する。 この目的に特化して設計された真剣なゲームを通じて手作業で収集したデータを利用する。 ゲーミフィケーションされたアプリケーションによって収集されたセンシティブなデータは、プライバシー漏洩の影響を受けやすいため、フェデレートラーニングフレームワークを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T23:00:12Z)
• Malicious Agent Detection for Robust Multi-Agent Collaborative Perception [52.261231738242266]
  多エージェント協調(MAC)知覚は、単エージェント認識よりも敵攻撃に対して脆弱である。 MAC知覚に特異的な反応防御であるMADE(Malicious Agent Detection)を提案する。 我々は、ベンチマーク3DデータセットV2X-simとリアルタイムデータセットDAIR-V2Xで包括的な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T11:36:42Z)
• TeD-SPAD: Temporal Distinctiveness for Self-supervised Privacy-preservation for video Anomaly Detection [59.04634695294402]
  人間の監視のないビデオ異常検出(VAD)は複雑なコンピュータビジョンタスクである。 VADのプライバシー漏洩により、モデルは人々の個人情報に関連する不必要なバイアスを拾い上げ、増幅することができる。 本稿では,視覚的プライベート情報を自己管理的に破壊する,プライバシーに配慮したビデオ異常検出フレームワークTeD-SPADを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-21T22:42:55Z)
• Attention-Enhanced Deep Learning for Device-Free Through-the-Wall Presence Detection Using Indoor WiFi Systems [9.087163485833054]
  WiFi信号のチャネル状態情報(CSI)を用いた人間の存在検知システムを提案する。 本システムでは,CSIデータから情報サブキャリアを自動的に選択するためのアテンションメカニズムを用いて,アテンション検出のためのアテンション強化深層学習(ALPD)と命名した。 提案するALPDシステムは,CSIデータセットを収集するための一対のWiFiアクセスポイント(AP)をデプロイすることで評価し,さらにいくつかのベンチマークと比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-25T19:17:36Z)
• Face Presentation Attack Detection [59.05779913403134]
  顔認識技術は、チェックインやモバイル支払いといった日々の対話的アプリケーションで広く利用されている。 しかしながら、プレゼンテーションアタック(PA)に対する脆弱性は、超セキュアなアプリケーションシナリオにおける信頼性の高い使用を制限する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-07T14:51:17Z)
• Epidemic mitigation by statistical inference from contact tracing data [61.04165571425021]
  我々は,個人が感染するリスクを推定するためにベイズ推定法を開発した。 本稿では,感染防止のための検査・隔離戦略を最適化するために,確率論的リスク推定手法を提案する。 我々のアプローチは、最近接触した個人間の通信のみを必要とする、完全に分散されたアルゴリズムに変換されます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-20T12:24:45Z)
• Decentralized Privacy-Preserving Proximity Tracing [50.27258414960402]
  DP3TはSARS-CoV-2の普及を遅らせるための技術基盤を提供する。 システムは、個人やコミュニティのプライバシーとセキュリティのリスクを最小限にすることを目的としている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:32:02Z)

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。