論文の概要: Social-Sensor Identity Cloning Detection Using Weakly Supervised Deep Forest and Cryptographic Authentication

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.09665v1
• Date: Wed, 13 Aug 2025 09:53:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-14 20:42:00.846529
• Title: Social-Sensor Identity Cloning Detection Using Weakly Supervised Deep Forest and Cryptographic Authentication
• Title（参考訳）: 弱監視深層林と暗号認証を用いた社会センサアイデンティティのクローン検出
• Authors: Ahmed Alharbi, Hai Dong, Xun Yi,
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャル・センサ・クラウドサービス・プロバイダにおけるアイデンティティ・クローン検出手法を提案する。 提案手法は,1)類似の同一性検出手法,2)暗号ベースの認証プロトコルの2つの主要コンポーネントから構成される。 実世界の大規模データセットを用いた実験により,本手法の有効性と性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.911768189309895
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent years have witnessed a rising trend in social-sensor cloud identity cloning incidents. However, existing approaches suffer from unsatisfactory performance, a lack of solutions for detecting duplicated accounts, and a lack of large-scale evaluations on real-world datasets. We introduce a novel method for detecting identity cloning in social-sensor cloud service providers. Our proposed technique consists of two primary components: 1) a similar identity detection method and 2) a cryptography-based authentication protocol. Initially, we developed a weakly supervised deep forest model to identify similar identities using non-privacy-sensitive user profile features provided by the service. Subsequently, we designed a cryptography-based authentication protocol to verify whether similar identities were generated by the same provider. Our extensive experiments on a large real-world dataset demonstrate the feasibility and superior performance of our technique compared to current state-of-the-art identity clone detection methods.
• Abstract（参考訳）: 近年、ソーシャルセンサーのクラウド・アイデンティティー・クローン・インシデントが増加傾向にあるのを目撃している。 しかし、既存のアプローチは不満足なパフォーマンス、重複アカウントを検出するソリューションの欠如、現実世界のデータセットに対する大規模な評価の欠如に悩まされている。 本稿では,ソーシャル・センサ・クラウドサービス・プロバイダにおけるアイデンティティ・クローン検出手法を提案する。 提案手法は2つの主成分から構成される。 1)類似の同一性検出方法及び類似の同一性検出方法 2)暗号ベースの認証プロトコル。 当初我々は、サービスが提供する非プライバシー・センシティブなユーザープロファイル機能を用いて、類似したアイデンティティを識別する、弱教師付き深い森林モデルを構築した。 その後、同じプロバイダによって類似したIDが生成されるかどうかを検証するために、暗号ベースの認証プロトコルを設計した。 我々の大規模な実世界のデータセットに関する広範な実験は、現在の最先端のアイデンティティークローン検出法と比較して、我々の技術の有効性と優れた性能を示している。

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