論文の概要: Threat Detection in Social Media Networks Using Machine Learning Based Network Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02581v1
- Date: Mon, 05 Jan 2026 22:14:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-01-07 17:02:12.739597
- Title: Threat Detection in Social Media Networks Using Machine Learning Based Network Analysis
- Title（参考訳）: 機械学習に基づくネットワーク分析を用いたソーシャルメディアネットワークの脅威検出
- Authors: Aditi Sanjay Agrawal,
- Abstract要約: 本稿では、ソーシャルメディアネットワーク環境における悪意ある行動の分類に使用できる機械学習に基づく脅威検出フレームワークを提案する。
次に、ニューラルネットワーク(ANN)のモデルを作成し、悪意のあるアクションの複雑で非線形な傾向を取得する。
提案手法は,精度,精度,リコール,F1スコア,ROC-AUCなどの従来の性能指標で検証し,優れた検出精度と高い強度を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The accelerated development of social media websites has posed intricate security issues in cyberspace, where these sites have increasingly become victims of criminal activities including attempts to intrude into them, abnormal traffic patterns, and organized attacks. The conventional rule-based security systems are not always scalable and dynamic to meet such a threat. This paper introduces a threat detection framework based on machine learning that can be used to classify malicious behavior in the social media network environment based on the nature of network traffic. Exploiting a rich network traffic dataset, the massive preprocessing and exploratory data analysis is conducted to overcome the problem of data imbalance, feature inconsistency, and noise. A model of artificial neural network (ANN) is then created to acquire intricate, non-linear tendencies of malicious actions. The proposed model is tested on conventional performance metrics, such as accuracy, accuracy, recall, F1-score, and ROC-AUC, and shows good detection and high levels of strength. The findings suggest that neural network-based solutions have the potential to be used effectively to identify the latent threat dynamics within the context of a large-scale social media network and that they can be employed to complement the existing intrusion detection system and better to conduct proactive cybersecurity operations.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアサイトの開発が加速し、サイバースペースではセキュリティ上の問題が複雑化しており、これらのサイトは犯罪行為の犠牲者になりつつあり、侵入の試み、異常なトラフィックパターン、組織的な攻撃が相次いだ。
従来のルールベースのセキュリティシステムは、このような脅威に対応するために、必ずしもスケーラブルで動的ではない。
本稿では、ネットワークトラフィックの性質に基づいて、ソーシャルメディア環境における悪意ある行動の分類に使用できる機械学習に基づく脅威検出フレームワークを提案する。
リッチなネットワークトラフィックデータセットをエクスプロイトし、大量の前処理と探索データ分析を行い、データの不均衡、機能不整合、ノイズの問題を克服する。
次に、ニューラルネットワーク(ANN)のモデルを作成し、悪意のあるアクションの複雑で非線形な傾向を取得する。
提案手法は,精度,精度,リコール,F1スコア,ROC-AUCなどの従来の性能指標で検証し,優れた検出精度と高い強度を示す。
この結果は、ニューラルネットワークベースのソリューションが、大規模ソーシャルメディアネットワークのコンテキスト内で潜伏する脅威のダイナミクスを特定するために効果的に使用される可能性があり、既存の侵入検知システムを補完し、より積極的なサイバーセキュリティ操作を行うために使用できることを示唆している。
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