@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00146879,
 author = {孫, 博 and 渡邉, 卓弥 and 秋山, 満昭 and 森, 達哉 and Bo, Sun and Takuya, Watanabe and Mitsuaki, Akiyama and Tatsuya, Mori},
 book = {コンピュータセキュリティシンポジウム2015論文集},
 issue = {3},
 month = {Oct},
 note = {現在のモバイルアプリストアにおいては，ユーザが様々なアプリを選択する際に，レビューやレーティングを参考にすることは一般的である．しかし，悪性アプリを多くのユーザにダウンロード感染させるために，アプリのレビューやレーティングを偽装する攻撃者が存在する可能性がある．本研究では，アプリストアで公開されているアプリのレーティング情報とレビュー情報を解析し，アプリストアに潜んでいる不自然な評価情報の状況を明らかにすることを狙いとする． 本発表では， 収集したデータセット，レーティング情報とレビュー情報の解析手法およひ解析の結果を報告する．, In general, mobile users choose their favorite apps by referring to the ratings and reviews on app stores. However, adversary may leverage fake ratings and reviews by impersonating normal ones in order to make mobile users download malicious apps. We aim to reveal such unusual information hidden in app stores by analyzing the ratings and reviews on app stores. In this paper, we describe dataset collected from two Android app stores, the methods for analyzing ratings and reviews on two Android app stores and analysis results about unusual ratings and reviews.},
 pages = {655--662},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {Android アプリストアにおける不自然なレーティング・レビューの解析},
 volume = {2015},
 year = {2015}
}