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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. コンピュータセキュリティシンポジウム
  4. 2024

影響力工作の特定に向けた機械学習によるポスト位置情報の多値推定の試み

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240848
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240848
6d310626-4b4b-4523-86ac-05d7d5f6d265
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSS2024102.pdf IPSJ-CSS2024102.pdf (392.8 kB)
 2026年10月15日からダウンロード可能です。
Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
非会員:¥660, IPSJ:学会員:¥330, CSEC:会員:¥0, SPT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type Symposium(1)
公開日 2024-10-15
タイトル
言語 ja
タイトル 影響力工作の特定に向けた機械学習によるポスト位置情報の多値推定の試み
タイトル
言語 en
タイトル Multi-Valued Estimation of Post Location Using Machine Learning for Identification of Influence Operations
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 ソーシャルメディア,Twitter,X,機械学習,影響力工作
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_5794
資源タイプ conference paper
著者所属
明治大学大学院
著者所属
明治大学
著者所属
明治大学/レンジフォース株式会社
著者所属(英)
en
Graduate School of Meiji University
著者所属(英)
en
Meiji University
著者所属(英)
en
Meiji University /Rangeforce, Inc.
著者名 南, 幸佑

× 南, 幸佑

南, 幸佑

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小玉, 直樹

× 小玉, 直樹

小玉, 直樹

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齋藤, 孝道

× 齋藤, 孝道

齋藤, 孝道

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著者名(英) Kosuke, Minami

× Kosuke, Minami

en Kosuke, Minami

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Naoki, Kodama

× Naoki, Kodama

en Naoki, Kodama

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Takamichi, Saito

× Takamichi, Saito

en Takamichi, Saito

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 インターネットの進展に伴い,SNS は世論形成に大きな影響を持つようになった.中には国をまたいで世論誘導を試みるアカウントグループが存在している.国境を越えた犯罪行為の対策は困難であり,サイバー攻撃の行為者や手段の特定を目的としたアトリビューションが重要とされている.アトリビューションには位置情報が有用であるが,X における位置情報付きポストは全体の1,2%ほどしかなく,データ不足が問題となっている. 本論文では,海外の中でも工作事例が多い中国とロシアをピックアップし,日本とその他を加えた4 項目のポスト位置を推定する多値分類モデルを作成を試みた.そして,X 上でトレンドとなったポストをデータセットとし,各ポストに対して位置推定,および推定結果をもとにしたフォロワー数,リポスト数の比較実験を行った.結果,政治的なトレンドでは,その他の話題よりも海外,特に中国からのポストと判定される割合が高かったことが確認された.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 With the advancement of the internet, social networking services (SNS) have become highly influential in shaping public opinion. Some groups of accounts attempt to influence public opinion across national borders. Combating such transnational criminal activities is challenging, making attribution―aimed at identifying the perpetrators and methods of cyberattacks―crucial. Geolocation information is useful for attribution, but only about 1.2% of posts on platform X contain geolocation data, posing a data scarcity issue. This paper aims to develop a multiclass classification model to estimate the post locations, focusing on China and Russia, which have a high number of manipulation cases, as well as Japan and others. Using a dataset of trending posts on platform X, the model estimates the locations of each post and compares follower and repost numbers based on the estimation results. The results showed that for political trends, the percentage of posts identified as originating from abroad, particularly from China, was higher than for other topics.
書誌情報 コンピュータセキュリティシンポジウム2024論文集

p. 751-758, 発行日 2024-10-15
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 07:50:18.785604
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