Arxiv網路科學論文摘要3篇(2018-04-16)

04-29

從安全論壇挖掘可操作的信息：惡意IP地址的情況;
社會物理學：從通信中揭示人類行為;
GroupSense：使用智能手機進行群組識別的輕量級框架;

從安全論壇挖掘可操作的信息：惡意IP地址的情況

原文標題： Mining actionable information from security forums: the case of malicious IP addresses

地址： http://arxiv.org/abs/1804.04800

作者： Joobin Gharibshah, Tai Ching Li, Andre Castro, Konstantinos Pelechrinis, Evangelos E. Papalexakis, Michalis Faloutsos

摘要：這項工作的目標是系統地從黑客論壇中提取信息，其信息通常被描述為非結構化：信息的文本不一定遵循任何書寫規則。相比之下，許多安全倡議和商業實體正在利用現成的公開信息，但他們似乎將重點放在有組織的信息來源上。在這裡，我們重點討論在論壇中報告的IP地址中識別惡意IP地址的問題。我們開發了一種自動識別惡意IP地址的方法，其設計目標是獨立於外部來源。一個關鍵的新穎之處在於我們使用矩陣分解方法來提取用戶的行為信息的潛在特徵，並將其與相關帖子的文本信息相結合。我們技術的關鍵設計特點是它可以很容易地應用於不同的語言論壇，因為它不需要複雜的自然語言處理方法。特別是，我們的解決方案只需要新語言中的少量關鍵字加上特定功能捕獲的用戶行為。我們還開發了一個工具來自動化安全論壇的數據收集。使用我們的工具，我們從3個不同的論壇收集大約600,000個帖子。我們的方法表現出較高的分類準確率，而在所有三個論壇中識別惡意IP的準確率均高於88％。我們認為我們的方法可以提供更多的信息：與參考黑名單VirusTotal相比，我們發現潛在惡意IP地址多達3倍。隨著網路戰變得越來越激烈，早期訪問有用的信息對於消除黑客的先發優勢變得更加迫切，我們的工作朝著這個方向邁出了堅實的一步。

社會物理學：從通信中揭示人類行為

原文標題： Social Physics: Uncovering Human Behaviour from Communication

地址： http://arxiv.org/abs/1804.04907

作者： Kunal Bhattacharya, Kimmo Kaski

摘要：在2000年後的時代，促進人類交流的技術迅速成倍增長。雖然這些技術的採用嚴重影響了人們的行為和社會性，特別是在城市而且在農村地區，但他們在不同資料庫上的「數字足跡」已成為一個活躍的研究領域。這種龐大的人口數據集的存在和可獲得性使得科學家能夠以前所未有的方式研究和模擬先天的人類趨勢和社會模式，從而補充了傳統研究方法，如問卷調查研究。在這次審查中，我們專註於數據分析和建模研究 - 我們稱之為社會物理學 - 因為它已經使用手機數據集來深入了解人類社會性，通信突發性，移動模式和日常節奏的各個方面。

GroupSense：使用智能手機進行群組識別的輕量級框架

原文標題： GroupSense: A Lightweight Framework for Group Identification using Smartphones

地址： http://arxiv.org/abs/1804.05055

作者： Snigdha Das, Soumyajit Chatterjee, Sandip Chakraborty, Bivas Mitra

摘要：在一個組織中，個人更傾向於組成各種正式和非正式的團體進行相互交流。因此，無所不在地識別這些群體並了解他們的動態對於監測個人的活動，行為和福祉非常重要。在本文中，我們開發了一種名為GroupSense的輕量級但接近精確的方法，通過用戶的智能手機識別基於集體感應的各種互動組。來自感測器信號的組檢測不是直接的，因為鄰近的用戶可能不總是在同一組之下。因此，我們使用從音頻信號中提取的聲學上下文來推斷鄰近對象之間的交互模式。我們已經開發出一種無監督和輕量級的用戶組檢測機制，通過從網路科學中提取線索，並在模塊化方面測量檢測到的群體的內聚性。考慮到模塊性，GroupSense可以有效地消除不正確的組，並根據特定場景中接近度和聲學環境所起的作用調整機制。所提出的方法已經在學術機構環境中的許多實際情況下得到實施和測試，並且我們觀察到GroupSense即使在嘈雜的環境中也能夠以接近90％的準確度識別用戶群。

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