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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-01-18 15:50 ［招待講演］グラフ信号処理に基づくソーシャルネットワーク上の悪性ソーシャルボット検知 ○古谷諭史（NTT）  IN2023-55 |
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| 抄録 | （和） | ソーシャルメディアは，人々の情報収集や情報発信，交流のための主要なプラットフォームとして，我々の生活に深く溶け込んでいる． しかし，一部の悪意のあるユーザは，大量のボットアカウントを組織的に運用することで，スパムの拡散やデマ情報の流布など様々な悪質な活動を行い，我々の安全・健全なソーシャルメディアの利用を脅かしている． 悪性ソーシャルボットを検知するため，これまで多くの研究が行われてきており，特に有望視されているのは，ソーシャルネットワークにおけるユーザ間の関係性（グラフ構造）に基づいて悪性ソーシャルボットの検知を行うアプローチである． しかしながら，そのほとんどは，検知手法の性能やノイズ耐性に関して実験的に比較・評価がされているのみであり，理論的な理解は十分でない． 本講演では，既存の代表的なグラフベースの悪性ソーシャルボット検知手法を，グラフ信号処理のローパスフィルタリングの枠組みで統一的に解釈する方法について，著者の過去の研究を紹介する． |
| （英） | Social media have been deeply blended into our lives as a major platform to gather information, disseminate information, and interact with people. However, some malicious users systematically operate a large number of bot accounts to conduct various malicious activities such as spreading spam and false information, threatening our safe and healthy use of social media. There are many studies on detecting malicious social bots, among which approaches based on the relationships (graph structure) between users in social networks are promising. However, most of these detection methods have only been experimentally compared and evaluated in terms of their performance and noise robustness, and thus theoretical understanding is still lacking. In this talk, I will present the author's previous work on a unified interpretation of existing representative graph-based malicious social bot detection methods within the framework of low-pass filtering of graph signal processing. |
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| キーワード | （和） | ソーシャルネットワーク / ソーシャルボット検知 / グラフ信号処理 / / / / / |
| （英） | social networks / social bot detection / graph signal processing / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 342, IN2023-55, pp. 35-39, 2024年1月. | |
| 資料番号 | IN2023-55 | |
| 発行日 | 2024-01-11 (IN) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IN2023-55 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IN |
| 開催期間 | 2024-01-18 - 2024-01-19 |
| 開催地（和） | 愛知県産業労働センター15階 愛知県立大学サテライトキャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | コンテンツ配信/流通、ソーシャルネットワーク(SNS)、データ分析・処理基盤（Open AI等活用）、ビッグデータ及び一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IN |
| 会議コード | 2024-01-IN |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グラフ信号処理に基づくソーシャルネットワーク上の悪性ソーシャルボット検知 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Malicious social bot detection on social networks based on graph signal processing |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ソーシャルネットワーク / social networks |
| キーワード(2)（和/英） | ソーシャルボット検知 / social bot detection |
| キーワード(3)（和/英） | グラフ信号処理 / graph signal processing |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 古谷 諭史 / Satoshi Furutani / フルタニ サトシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 日本電信電話株式会社 (略称： NTT) Nippon Telegraph and Telephone Corporation (略称： NTT) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-01-18 15:50:00 |
| 発表時間 | 50分 |
| 申込先研究会 | IN |
| 資料番号 | IN2023-55 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.342 |
| ページ範囲 | pp.35-39 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2024-01-11 (IN) |
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