論文の概要: Something to Talk About: Social Media as a Lens on Healthcare Ransomware Events

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31984v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 20:41:13 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 04:06:47.767188
• Title: Something to Talk About: Social Media as a Lens on Healthcare Ransomware Events
• Title（参考訳）: 医療ランサムウェアイベントのレンズとしてのソーシャルメディア
• Abstract要約: 法と経済のインセンティブは、病院がこれらの攻撃、その範囲、そして患者のケアに対する下流の影響に関する基本的な情報を共有するのが一般的ではない。 2018年から2024年にかけて、FacebookとRedditの投稿1,628件を収集し、投稿データを212件の地道ランサムウェア攻撃にマッチさせる技術の設計と評価を行い、そのような攻撃が病院のインフラ、患者のケア、提供者に与える影響を調べる定量的かつ質的な分析を行います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.377929136235319
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the modern era, ransomware attacks on critical healthcare organizations---like hospitals and insurers---are frequent, with impacts ranging from leaked private health information all the way to serious disruptions of urgent, time-sensitive clinical operations. Unfortunately, legal and economic incentives make it uncommon for hospitals to share basic information about these attacks, their scope, and the downstream impacts to patient care. In this paper, we explore the use of public social media posts---authored both by hospitals and by individuals---to garner more detailed insights about these attacks and their effects. We collect 1,628 Facebook and Reddit posts from 2018--2024, design and evaluate techniques to match post data to 212 ground-truth ransomware attacks, and conduct quantitative and qualitative analyses that explore the impacts such attacks have on critical hospital infrastructure, patient care, and providers. We conclude by discussing the promise and limitations of leveraging social data to study the impact of ransomware attacks and highlight areas of future research.
• Abstract（参考訳）: 現代では、医療機関(病院や保険会社など)に対するランサムウェア攻撃が頻発しており、漏洩したプライベートヘルス情報から、緊急で時間に敏感な臨床手術の深刻な中断まで、その影響は様々である。 残念なことに、法的および経済的なインセンティブは、病院がこれらの攻撃、その範囲、そして患者のケアに対する下流の影響に関する基本的な情報を共有するのが一般的ではない。 本稿では,病院や個人による公開ソーシャルメディア投稿の利用について検討し,これらの攻撃とその影響についてより詳細な知見を得る。 2018年から2024年にかけて、FacebookとRedditの投稿1,628件を収集し、投稿データを212件の地道ランサムウェア攻撃にマッチさせる技術の設計と評価を行い、そのような攻撃が病院のインフラ、患者のケア、提供者に与える影響を調べる定量的かつ質的な分析を行います。 我々は、ランサムウェア攻撃の影響を研究するためにソーシャルデータを活用するという約束と限界を議論し、今後の研究の分野を強調することで締めくくります。

関連論文リスト

• Enhancing Privacy, Neglecting Harms: An Analysis of Real-World Digital Privacy Incidents [46.19630304097305]
  我々はプライバシのインシデントと、プライバシを経験する人々の現実に対する理解を再考する。 我々は、データフローの複雑さと結果の害との関係を包含する新しい情報フローモデルを開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-07T08:34:10Z)
• "COVID-19 was a FIFA conspiracy #curropt": An Investigation into the Viral Spread of COVID-19 Misinformation [60.268682953952506]
  我々は、自然言語処理モデルを用いて、誤報がCOVID-19パンデミックの進行にどのような影響を及ぼしたかを推定する。 我々は、広範囲に害をもたらす可能性のあるソーシャルメディアポストと戦うための戦略を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-12T19:41:01Z)
• Don't be a Victim During a Pandemic! Analysing Security and Privacy Threats in Twitter During COVID-19 [2.43420394129881]
  本稿では,パンデミックとロックダウン期間がソーシャルメディア利用者のセキュリティとプライバシに与える影響を大規模に調査する。 我々は、533日間のデータクローリングから1060万件のCOVID-19関連ツイートを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-21T21:52:37Z)
• COVID-19 and Big Data: Multi-faceted Analysis for Spatio-temporal Understanding of the Pandemic with Social Media Conversations [4.07452542897703]
  ソーシャルメディアプラットフォームは、新型コロナウイルス(COVID-19)に関する世界的な会話の手段として機能している。 本稿では,パンデミックを取り巻くソーシャルメディア会話の重要コンテンツと特徴の分析,マイニング,追跡のための枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-22T00:45:50Z)
• Pulse of the Pandemic: Iterative Topic Filtering for Clinical Information Extraction from Social Media [1.5938324336156293]
  新型コロナウイルスのパンデミックの急速な進展は、公衆衛生上の緊急事態において、最新の臨床知識を急速に広める必要性を浮き彫りにした。 ソーシャルメディアデータから臨床関連情報を抽出するための,教師なしかつ反復的なアプローチを提案する。 このアプローチは、約5200万件の新型コロナウイルス関連ツイートから、臨床関連性の高い詳細なトピックやツイートを特定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-13T01:01:04Z)
• Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
  ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。 多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T03:45:14Z)
• Discussing Privacy and Surveillance on Twitter: A Case Study of COVID-19 [2.0305676256390934]
  テクノロジーは、広範囲にわたる公衆衛生上の懸念の中で貴重な洞察を提供するために、大量の情報を分析するのに役立ちます。 AppleとGoogleは、コンタクトトラッキングツールを最近ローンチした。 Twitterのデータ分析と、前例のない公衆衛生のアウトブレイク時の情報共有ポリシーを通じて、もし存在すれば、ユーザーのプライバシー上の懸念を強調するのに役立つかもしれない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-11T20:56:55Z)
• Critical Impact of Social Networks Infodemic on Defeating Coronavirus COVID-19 Pandemic: Twitter-Based Study and Research Directions [1.6571886312953874]
  2019年の推計295億人が世界中でソーシャルメディアを利用している。 コロナウイルスの流行は、ソーシャルメディアの津波を引き起こした。 本稿では,Twitterから収集したデータに基づく大規模研究について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T15:53:13Z)
• COVI White Paper [67.04578448931741]
  接触追跡は、新型コロナウイルスのパンデミックの進行を変える上で不可欠なツールだ。 カナダで開発されたCovid-19の公衆ピアツーピア接触追跡とリスク認識モバイルアプリケーションであるCOVIの理論的、設計、倫理的考察、プライバシ戦略について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-18T07:40:49Z)
• Digital Ariadne: Citizen Empowerment for Epidemic Control [55.41644538483948]
  新型コロナウイルスの危機は、1918年のH1N1パンデミック以来、公衆衛生にとって最も危険な脅威である。 技術支援による位置追跡と接触追跡は、広く採用されれば、感染症の拡散を抑えるのに役立つかもしれない。 個人のデバイス上での自発的な位置情報とBluetoothトラッキングに基づいて、"diAry"や"digital Ariadne"と呼ばれるツールを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-16T15:53:42Z)
• 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。