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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2014.4
- 수록면
- 431 - 434 (4page)
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본 논문에서는 페이스북 사용자들의 공개된 정보만으로, 그들의 출생지 정보를 추론할 수 있음을 보인다. 다양한 기계학습 알고리즘 및 노출 정보들의 조합을 통한 실험을 통해, 지지벡터기계 알고리즘 및 졸업고등학교소재지, 현 주소, 고등학교 졸업연도가 추론의 가장 최적의 성능을 나타냄을 발견하였고, 약 78%의 출생지 정보를 추론할 수 있었다. 출생지 정보는 패스워드 분실시 복구에 사용되는 질문에 자주 사용되고, 또한 주민등록번호의 일부를 이루는 중요한 정보이므로, 사용자들은 이러한 사실에 주의하여 페이스북을 사용하는 것이 필요하다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 출생지 추론
Ⅲ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
1. [인터넷자원] - / / Facebook
2. [인터넷자원] - / / Twitter
3. [학술지(정기간행물)] - C. Cortes / 1995 / Support-Vector Networks / Machine Learning 20 (3) : 273 ~ 297
4. [학술지(정기간행물)] - S. Choi / 2013 / A technique for analyzing personal information leakage threat in Bigdata / Journal of Korean Institute of Information Security & Cryptology 23 (3) : 56 ~ 60
5. [학술지(정기간행물)] - K. Liu / 2010 / A Framework for Computing the Privacy Scores of Users in Online Social Networks / ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 5 (1)
2. [인터넷자원] - / / Twitter
3. [학술지(정기간행물)] - C. Cortes / 1995 / Support-Vector Networks / Machine Learning 20 (3) : 273 ~ 297
4. [학술지(정기간행물)] - S. Choi / 2013 / A technique for analyzing personal information leakage threat in Bigdata / Journal of Korean Institute of Information Security & Cryptology 23 (3) : 56 ~ 60
5. [학술지(정기간행물)] - K. Liu / 2010 / A Framework for Computing the Privacy Scores of Users in Online Social Networks / ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data 5 (1)
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