| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2019-07-16 |
| タイトル |
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タイトル |
対象者の人数と人間関係に制約のない移動履歴とSNSアカウントの照合 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属 |
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ソフトバンク株式会社 |
| 著者所属 |
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ソフトバンク株式会社 |
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電気通信大学大学院情報理工学研究科 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro Communications |
| 著者所属(英) |
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en |
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SoftBank Corp. |
| 著者所属(英) |
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en |
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SoftBank Corp. |
| 著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Informatics and Engineering, The University of Electro Communications |
| 著者名 |
大岡, 拓斗
松本, 瞬
市野, 将嗣
緑川, 耀一
吉井, 英樹
吉浦, 裕
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
移動履歴のプライバシーリスクを評価するために，移動履歴と SNS アカウントの照合方式を提案，評価した．先行研究には，移動履歴と SNS から交友関係が観測可能であること，移動履歴と SNS の対象者群が同一であることという制約があった．提案手法は，個々の移動履歴と SNS アカウントを機械学習でモデル化して類似度を判定することで，これらの制約を解消した．53 人の被験者の移動履歴と SNS アカウントを用いた評価により，被験者の SNS アカウントを 10 万の不特定多数のアカウントに混ぜ込んでも，1 週間の移動履歴 53件のうち 9 件について本人の SNS アカウントを 100 アカウント以内に絞り込めることを明らかにした． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AA12628305 |
| 書誌情報 |
研究報告セキュリティ心理学とトラスト（SPT）
巻 2019-SPT-34,
号 7,
p. 1-8,
発行日 2019-07-16
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8671 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-SPT19034007.pdf (1.8 MB)
