コンテンツへスキップ
- Graph Mining for Cybersecurity: A Survey [60.8]
マルウェア、スパム、侵入などのサイバー攻撃の爆発的な増加は、社会に深刻な影響をもたらした。 従来の機械学習(ML)ベースの手法は、サイバー脅威の検出に広く用いられているが、現実のサイバーエンティティ間の相関をモデル化することはほとんどない。 グラフマイニング技術の普及に伴い、サイバーエンティティ間の相関を捉え、高いパフォーマンスを達成するために、多くの研究者がこれらの手法を研究している。
論文 参考訳（メタデータ） (Sun, 2 Apr 2023 08:43:03 GMT)
- サイバーセキュリティにおけるグラフマイニング活用のサーベイ
- ネットワークなどセキュリティに関わる要素とグラフ構造は相性が良いので活用が期待される（というかよく活用されている）分野
- Fairness in Graph Mining: A Survey [36.3]
グラフマイニングアルゴリズムは、人間中心のアプリケーションで悪用された場合、特定の人口に対する差別につながる可能性がある。 グラフ上の公平性の概念の新たな分類法を提案し,その関係や相違点に光を当てる。 本稿では,グラフマイニングにおける公正性を促進する既存手法について概説する。
論文 参考訳（メタデータ） (Tue, 11 Apr 2023 05:55:09 GMT)
- 利用が広がっているグラフマイニングにおける公平性サーベイ
- グラフ構造分析の実応用ではSNSなどセンシティブなデータを持つものが想定されFairness関連の研究は重要