Идентификация пользователей в кибер-физическом пространстве
User identification in cyber-physical space
2016-10-31
SCID: 54.1/2ahne6uk
Discuss with AI
распределение местоположений IP-адресовидентификация пользователей в кибер-физическом пространствесовпадение (co-occurrence) с инвертированным индексомобъединение признаков через learning-to-rankмобильные запросы и данные траекторий
Figures from the paper
Abstract (AI)
Идентификация пользователей между доменами привлекла значительные усилия исследователей в последние годы. Хотя большинство существующих работ сосредоточено на идентификации пользователей в рамках одного пространства, в данной статье мы впервые пытаемся идентифицировать пользователей путем объединения их активности в киберпространстве и в физическом пространстве, что позволяет получить более полное представление о их онлайн-поведении и офлайн-посещениях. Наше основное соображение для решения этой задачи заключается в том, что связь между киберпространством и физическим пространством можно установить через устойчивое пространственное распределение IP-адресов. Поэтому мы предлагаем новую методологию для идентификации пользователей в кибер-физическом пространстве, которая состоит из трех ключевых шагов: (1) моделирование пространственного распределения для каждого IP-адреса; (2) вычисление со-встречаемости с использованием инвертированного индекса для сокращения затрат по памяти и времени; и (3) применение подхода learning-to-rank для объединения признаков пользователей, общих для обоих пространств, с целью повышения точности. Мы провели эксперименты по идентификации отдельных пользователей на основе мобильных журналов запросов (порождаемых в киберпространстве) и данных о траекториях (порождаемых в физическом пространстве), чтобы продемонстрировать эффективность и действенность нашей методики.
Key Findings
1
Эксперименты на данных мобильных запросов и траекторий показывают эффективность и результативность предложенного подхода для идентификации отдельных пользователей в кибер-физическом пространстве.
2
Объединение действий пользователей в киберпространстве (мобильные запросы) и физическом пространстве (траектории) позволяет проводить междоменную идентификацию пользователей для более полного понимания поведения.
3
Стабильное распределение местоположений IP-адресов можно использовать для установления связей между кибер- и физическим пространствами для идентификации пользователей.
4
Предложенная структура включает три шага: моделирование распределений местоположений IP-адресов, вычисление со-случаемости с помощью обратного индекса для снижения затрат по памяти/времени и использование learning-to-rank для объединения признаков из обоих пространств.
Research Object
Идентификация пользователей в кибер-физическом пространстве (связывание мобильных логов запросов и данных траекторий в физическом пространстве через распределения местоположений IP-адресов)
Research Subject
Методы и эффективность объединения активностей пользователей в кибер- и физическом пространствах — моделирование распределений местоположений IP-адресов, вычисление со-возникновений с помощью обратного индекса и объединение признаков с помощью learning-to-rank — для точной идентификации отдельных пользователей между доменами
Publication Details
Publication Date
2016-10-31
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Download PDF
Subscribe to digest