| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| D-9 |
| セッション名 |
| ライフインテリジェンスとオフィス情報システム |
| 講演日 |
| 2019/03/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| 54号館 303教室 |
| 講演番号 |
| D-9-18 |
| タイトル |
| 出現単語に基づく既存提案ハッカーの再分類手法 |
| 著者名 |
| ○大森明依, 岸本頼紀, |
| キーワード |
| ハッカー, テキストマイニング, クラスター分析 |
| 抄録 |
| サイバー犯罪の研究において，特徴に基づくハッカーの分類が提案されているが提案者によって分類が異なっていたり，同じハッカー分類名でも異なる説明がされていたりする．実際にサイバー犯罪の分析に活用しようとしても，どれを適用すればいいか分からない．本論文では、既存提案のハッカー説明文に対してtf-idfに基づく類似関係を得て，この結果を階層クラスター分析することでグループ化し新たなハッカーの分類を試み，ハッカーの種類を再分類する手法として，tf-idfの類似度に基づくクラスター分析を用いた再分類について提案した．いくつかハッカー分類は共通単語を含む為に明確に分類が出来ない点が確認出来た． |
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