iOS端末のフィンガープリントを用いた識別における手法ごとの精度の比較
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説明
Web利用者の識別に利用される技術の一つにフィンガープリンティングがある.フィンガープリンティングはブラウザから取得可能な情報を複数組み合わせ,その差異を基にサーバ側で識別を行う.しかしiOS端末は取得可能な情報が少なく,それに応じて差異も出にくくなるため,他OSの端末と比べて識別が難しくなる. 本研究ではiOS端末から取得した3,233サンプルを用いて,ルールベースによる手法と深層学習による手法でiOS端末の識別を行った.その結果,F_1値はルールベースの場合が0.66,深層学習の場合が0.8となった.よって,ルールベースと比較して,深層学習による手法がより精度が高いことが分かった.
収録刊行物
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- 第82回全国大会講演論文集
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第82回全国大会講演論文集 2020 (1), 427-428, 2020-02-20
情報処理学会
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キーワード
詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1050011097117591168
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- NII論文ID
- 170000182681
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- NII書誌ID
- AN00349328
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- 本文言語コード
- ja
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- 資料種別
- conference paper
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- データソース種別
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- IRDB
- CiNii Articles