УДК004.89

ИДЕНТИФИКАЦИЯ АНОНИМНЫХ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИНТЕРНЕТ-ПОРТАЛОВ НА ОСНОВАНИИ ТЕХНИЧЕСКИХ И ЛИНГВИСТИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

Воробьева А. А., Гвоздев А. В.


Читать статью полностью 

Аннотация

Задача идентификации анонимных пользователей Интернет-порталов становится все более актуальной научной задачей, это обусловлено ростом числа интернет-пользователей, в том числе анонимных, ростом числа случаев совершения противоправных действий (например, анонимных угроз и экстремистских высказываний) и несовершенством существующих подходов и алгоритмов идентификации анонимных пользователей.
В контексте работы под идентификацией пользователя понимается распознавание анонимного пользователя в Интернете [1–5]. Распознавание производится путем соотнесения набора характеристик анонимного пользователя с характеристиками, собранными ранее и уже имеющимися в базе данных. К характеристикам пользователя относятся ряд технических (IP-адрес, версия операционной системы и пр.) и лингвистических (стиль письменной речи автора сообщения) характеристик. В работе рассматривается возможность идентификации пользователей по различным наборам таких характеристик (техническим, лингвистическим и комбинированным). Анализируется возможность применения различных методов классификации (метод опорных векторов, нейросети, логическая регрессия) для решения
задачи по идентификации анонимных пользователей.
Проведенные эксперименты показали, что использование лингвистических характеристик совместно с техническими позволяет повысить точность идентификации анонимного пользователя Интернет-портала.


Ключевые слова: идентификация анонимных пользователей, атрибуция текстов, авторство сообщений, компьютерная лингвистика, информационная безопасность

Список литературы
1. de Vel A., Anderson O., Corney M., Mohay G. Mining e-mail content for author identification forensics // SIGMOD Record. 2001. V. 30. N 4. P. 55–64.
2. Zheng R., Li J., Chen H., Huang Z. A Framework for Authorship Identification of Online Messages: Writing Style Features and Classification Techniques // Journal of the American Society of Information Science and Technology. 2006. V. 57. N 3. P. 378–393.
3. Iváncsy R., Juhász S. Analysis of Web User Identification Methods // International Journal of Computer Science. 2007. V. 2. N 3. P. 172–177.
4. Бессонова Е.Е., Зикратов И.А., Росков В.Ю. Анализ способов идентификации пользователя в сети Интернет // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 6 (82). С. 128–129.
5. Романов А.C., Шелупанов А.А., Бондарчук С.С. Обобщенная методика идентификации автора неиз- вестного текста // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлек- троники. 2010. № 1 (21). Ч. 1. С. 108–112.
6. Гвоздев А.В., Лебедев И.С., Зикратов И.А. Вероятностная модель оценки информационного воздейст- вия // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 2 (78). С. 99–103.
7. Abbasi A., Chen H. Applying Authorship Analysis to Extremist-group Web Forum Messages // IEEE Intelligent Systems. 2005. V. 20. N 5. P. 67–75.
8. Park T., Li J., Zhao H., Chau M. Analyzing writing styles of bloggers with different opinions // Proc. of the 19th Annual Workshop on Information Technologies and Systems (WITS 2009). Phoenix, Arizona, USA, 2009. P. 151–156.
9. Layton R., Watters P., Dazeley R. Authorship attribution for twitter in 140 characters or less // Second Cybercrime and Trustworthy Computing Workshop (CTC-2010). Ballart, VIC, Australia, 2010. P. 1–8.
10. Zheng R., Li J., Chen H., Huang Z. Authorship analysis in cybercrime investigation // Proc. of the 1st NSF/NIJ conference on Intelligence and security informatics (ISI'03). Berlin-Heidelberg: Springer-Verlag, 2003. P. 59–73.
11. Eckersley P. How Unique is Your Web Browser? // Lecture Notes in Computer Science. 2010. V. 6205. P. 1–18 [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://panopticlick.eff.org/browser-unqiueness.pdf, свободный. Яз. англ. (дата обращения 26.11.2013).
12. Stamatatos E. A Survey of Modern Authorship Attribution Methods // Journal of the American Society for Information Science and Technology. 2009. V. 60. N 3. P. 538–556.
13. Nawrot M. Automatic Author Attribution for Short Text Documents // Lecture Notes in Computer Science. 2011. V. 6562. P. 468–477.
14. Маннинг К.Д., Рагхаван П., Шютце Х. Введение в информационный поиск. М.: Вильямс, 2011. 528 с.
Информация 2001-2017 ©
Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики.
Все права защищены.

Яндекс.Метрика