Item type |
Symposium(1) |
公開日 |
2017-10-16 |
タイトル |
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タイトル |
Browser Fingerprintingにおける特徴の組み合わせに関する考察 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Study on Combination of Features in Browser Fingerprinting |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
Browser Fingerprinting,Web行動追跡,Web技術 |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 |
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資源タイプ |
conference paper |
著者所属 |
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明治大学大学院 |
著者所属 |
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明治大学大学院 |
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明治大学大学院 |
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明治大学大学院 |
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明治大学大学院 |
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明治大学 |
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明治大学 |
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明治大学 |
著者所属(英) |
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en |
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Graduate School of Meiji University |
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Graduate School of Meiji University |
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Graduate School of Meiji University |
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Graduate School of Meiji University |
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Graduate School of Meiji University |
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Meiji University |
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Meiji University |
著者所属(英) |
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Meiji University |
著者名 |
田邉, 一寿
高橋, 和司
安田, 昂樹
種岡, 優幸
細谷, 竜平
小芝, 力太
齋藤, 祐太
齋藤, 孝道
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著者名(英) |
Kazuhisa, Tanabe
Kazushi, Takahashi
Koki, Yasuda
Masayuki, Taneoka
Ryohei, Hosoya
Rikita, Koshiba
Yuta, Saito
Takamichi, Saito
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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 |
端末から採取可能な複数の特徴点を用いて端末内のブラウザをWebサーバが識別するBrowser Fingerprintingと呼ばれる手法がある.既存研究においてさまざまな特徴点が提案されたが,特徴点の組み合わせと識別精度の相関関係については議論されてこなかった.本論文では,我々の研究グループが運営するWebサイトで採取した9,457サンプルを用いて特徴点の組み合わせにおける精度を算出し,識別精度が最良となる組み合わせをOSごとに求めた.その結果先行研究と比較し,Windowsでは1.006%,Macでは3.894%,iOSでは7.456%,Androidでは3.840%の精度の向上を実現した. |
書誌レコードID |
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識別子タイプ |
NCID |
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関連識別子 |
ISSN 1882-0840 |
書誌情報 |
コンピュータセキュリティシンポジウム2017論文集
巻 2017,
号 2,
発行日 2017-10-16
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出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |