Preserving Privacy in Multimedia Social Networks Using Machine Learning Anomaly Detection
المؤلفون المشاركون
Aljably, Randa
Tian, Yuan
Al-Rodhaan, Mznah
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-14، 14ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-20
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
14
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Nowadays, user’s privacy is a critical matter in multimedia social networks.
However, traditional machine learning anomaly detection techniques that rely on user’s log files and behavioral patterns are not sufficient to preserve it.
Hence, the social network security should have multiple security measures to take into account additional information to protect user’s data.
More precisely, access control models could complement machine learning algorithms in the process of privacy preservation.
The models could use further information derived from the user’s profiles to detect anomalous users.
In this paper, we implement a privacy preservation algorithm that incorporates supervised and unsupervised machine learning anomaly detection techniques with access control models.
Due to the rich and fine-grained policies, our control model continuously updates the list of attributes used to classify users.
It has been successfully tested on real datasets, with over 95% accuracy using Bayesian classifier, and 95.53% on receiver operating characteristic curve using deep neural networks and long short-term memory recurrent neural network classifiers.
Experimental results show that this approach outperforms other detection techniques such as support vector machine, isolation forest, principal component analysis, and Kolmogorov–Smirnov test.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Aljably, Randa& Tian, Yuan& Al-Rodhaan, Mznah. 2020. Preserving Privacy in Multimedia Social Networks Using Machine Learning Anomaly Detection. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208459
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Aljably, Randa…[et al.]. Preserving Privacy in Multimedia Social Networks Using Machine Learning Anomaly Detection. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208459
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Aljably, Randa& Tian, Yuan& Al-Rodhaan, Mznah. Preserving Privacy in Multimedia Social Networks Using Machine Learning Anomaly Detection. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208459
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208459
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر