3 0 0 0 OA Twitterのスパム検知機能となりすまし検知機能の開発と評価
- 著者
- 若井 一樹 佐々木 良一
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.56, no.9, pp.1817-1825, 2015-09-15
Twitterにおけるスパム行為となりすまし行為の検知手法を提案する.これらの検知手法はスパム行為となりすまし行為の様々な特徴から検知対象であるか判定する項目を複数個作成し,それらの項目を数量化理論の適用によって最適な項目の組合せを選定することによって検知するものである.またこれらの手法を実装するとともに,検知結果をユーザに分かりやすく提示するようTwitterの表示系を強化したアプリケーションLookUpperの開発と評価を行った.この結果,本検知手法ではスパム行為となりすまし行為どちらも90%以上の的中率で検知することが可能であった.LookUpperの開発と評価について,本検知手法を実装し検知結果を分かりやすく表示する機能を開発し,被験者10人によってなされたLookUpperのユーザビリティに関する実験結果から全体的に高い評価を得るとともに,今後LookUpperの改良を行っていくためのアイディアを導く種々のコメントが寄せられた.
- 著者
- 若井 一樹 佐々木 良一
- 雑誌
- 研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)
- 巻号頁・発行日
- vol.2014-CSEC-67, no.2, pp.1-8, 2014-11-28
Twitter におけるスパム行為となりすまし行為の検知手法を提案する.これらの検知手法はスパム行為となりすまし行為の様々な特徴から検知対象であるか判定する項目を複数個作成し,それら項目を数量化理論の適用によって最適な項目組み合わせを選定することによって検知するものである.またこれら手法を実装するとともに,検知結果をユーザにわかりやすく提示するよう Twitter の表示系を強化したアプリケーション LookUpper の開発と評価を行った.この結果,本検知手法ではスパム行為となりすまし行為どちらも 90% 以上の的中率で検知することが可能であった.LookUpper の開発と評価について,本検知手法を実装し検知結果をわかりやすく表示する機能を開発し,被験者 10 人によってなされた LookUpper のユーザビリティに関する実験結果から全体的に高い評価を得るとともに,今後 LookUpper の改良を行っていくためのアイディアを導く種々のコメントが寄せられた.
- 著者
- 若井一樹 岡田泰輔 鎌田祐輔 佐々木良一
- 雑誌
- マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.2013, pp.865-872, 2013-07-03
インターネットの普及に伴いWebサービスはその数を増やし,現在では様々な種類のサービスが人々に利用されている.世界中の人々とコミュニケーションが可能となった現代において,ソーシャルメディアは発達し注目されるようになった.例としてTwitterやFacebookなどがあり,現在でも利用者は急激に増えている.一方でソーシャルメディアを利用した迷惑行為も増えている.その一つとしてスパム行為が挙げられる.スパム行為とは本人の許諾を得ず,一方的に営利目的の情報を送る行為である.スパム行為によってソーシャルメディア利用者は必要としない情報が大量に送られ,本来知りたい情報が埋もれてしまう.そこで,著者らはスパム行為に悩まされることなくソーシャルメディアを活用し,世界中の人々とコミュニケーションを楽しむことを可能とするため,スパム行為を検知する手法およびその機能を持ち合わせたアプリケーションの開発を考案した.本稿では,スパム行為を検知する手法の提案と評価結果を報告するとともに,これらのスパム検知機能に表示系を発展させることによりスパム発見を容易とするように実装したアプリケーションの開発について述べる.
- 著者
- 若井一樹 岡田泰輔 鎌田祐輔 佐々木良一
- 雑誌
- マルチメディア、分散協調とモバイルシンポジウム2013論文集
- 巻号頁・発行日
- no.2013, pp.865-872, 2013-07-03
1 0 0 0 Twitterのスパム検知機能となりすまし検知機能の開発と評価
- 著者
- 若井 一樹 佐々木 良一
- 雑誌
- 情報処理学会論文誌 (ISSN:18827764)
- 巻号頁・発行日
- vol.56, no.9, pp.1817-1825, 2015-09-15
Twitterにおけるスパム行為となりすまし行為の検知手法を提案する.これらの検知手法はスパム行為となりすまし行為の様々な特徴から検知対象であるか判定する項目を複数個作成し,それらの項目を数量化理論の適用によって最適な項目の組合せを選定することによって検知するものである.またこれらの手法を実装するとともに,検知結果をユーザに分かりやすく提示するようTwitterの表示系を強化したアプリケーションLookUpperの開発と評価を行った.この結果,本検知手法ではスパム行為となりすまし行為どちらも90%以上の的中率で検知することが可能であった.LookUpperの開発と評価について,本検知手法を実装し検知結果を分かりやすく表示する機能を開発し,被験者10人によってなされたLookUpperのユーザビリティに関する実験結果から全体的に高い評価を得るとともに,今後LookUpperの改良を行っていくためのアイディアを導く種々のコメントが寄せられた.