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  1. 研究報告
  2. インターネットと運用技術(IOT)
  3. 2017
  4. 2017-IOT-036

機械学習を用いた推論を考慮した情報漏えいの検出

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177795
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/177795
89e5df8c-1bf3-4786-a429-47298f43f3cc
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-IOT17036006.pdf IPSJ-IOT17036006.pdf (440.1 kB)
Copyright (c) 2017 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
IOT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2017-02-24
タイトル
タイトル 機械学習を用いた推論を考慮した情報漏えいの検出
タイトル
言語 en
タイトル A detection system of the information leakage concerning with inference rule using machine leaning. Guide to the Technical Report and Template
言語
言語 jpn
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
神奈川大学工学部
著者所属
神奈川大学工学部
著者所属
神奈川大学工学部
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering, Kanagawa University
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering, Kanagawa University
著者所属(英)
en
Faculty of Engineering, Kanagawa University
著者名 松下, 智樹

× 松下, 智樹

松下, 智樹

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木下, 宏揚

× 木下, 宏揚

木下, 宏揚

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森住, 哲也

× 森住, 哲也

森住, 哲也

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著者名(英) Tomoki, Matsushita

× Tomoki, Matsushita

en Tomoki, Matsushita

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Hirotsugu, Kinoshita

× Hirotsugu, Kinoshita

en Hirotsugu, Kinoshita

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Tetsuya, Moriizumi

× Tetsuya, Moriizumi

en Tetsuya, Moriizumi

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 インターネット技術等の発展に伴い,人類が創出する情報量は爆発的に増加している.また SNS やクラウドサービスの台頭により,それらの情報へのアクセスが容易になった.それに伴いひとりひとりが扱う情報量も比例して増加している.このような情報爆発時代においては,蓄積された膨大な情報群を解析することによって秘密情報を得ようとする攻撃に対応できる新しい情報漏えい対策やプライバシー保護対策が必要となる.先行研究では一つ一つの情報それ自体は秘密情報ではなくても,それらが集まり何らかの推論を施すことによって,秘密情報を抽出する推論攻撃をグラフにリスト着色を施すことで表現した.そこで本論文では,SNS の中でも,Twitter のツイート情報に対してどのような情報が集まると推論攻撃となるのかを定義した上で,情報漏洩を未然に防ぐために機械学習の技術を用いたオブジェクト間の推論関係を獲得し,それをもとに推論規則を求める.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 With the development of Internet technology etc., the amount of information created by mankind has explodedly increased. In addition, with the rise of SNS and cloud services, access to such information became easier, and along with that, the information handled by each person In such information explosion era, new information leakage measures and privacy protection measures that can respond to attacks trying to obtain confidential information by analyzing a huge amount of accumulated information group In the previous research, even though each piece of information itself is not confidential information, they expressed and inferred inference by extracting confidential information using a hypergraph. In this paper, we aim to acquire inference rules using machine learning techniques in order to prevent information leakage before defining what kind of information gather as an inference attack.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12326962
書誌情報 研究報告インターネットと運用技術(IOT)

巻 2017-IOT-36, 号 6, p. 1-4, 発行日 2017-02-24
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8787
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-20 05:21:54.036320
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