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네트워크에서 퍼진 정보의 근원에 대한 Voronoi 추정방법
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Finding the Information Source by Voronoi Inference in Networks

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최재영 (호남대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제22권 제6호 KCI Accredited Journals
발행연도
2019.6
수록면
684 - 694 (11page)

이용수

표지
📌
연구주제
본 연구는 Voronoi 추정 방법을 통해 네트워크 내 정보의 근원을 찾는 방안을 제시한다.
📖
연구배경
정보 확산과 관련된 여러 문제에서 기존 연구가 가진 한계를 극복할 수 있는지를 탐구한다.
🔬
연구방법
Voronoi 추정법을 이용한 시뮬레이션을 통해 정보의 근원 탐지 확률을 계산하는 실험을 실시하였다.
🏆
연구결과
Voronoi 추정법은 기존 접근법보다 평균 10% 높은 탐지 확률을 보여 주었다.
네트워크에서 퍼진 정보의 근원에 대한 Voronoi 추정방법
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초록· 키워드

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Information spread in networks is universal in many real-world phenomena such as propagation of infectious diseases, diffusion of a new technology, computer virus/spam infection in the internet, and tweeting and retweeting of popular topics. The problem of finding the information source is to pick out the true source if information spread. It is of practical importance because harmful diffusion can be mitigated or even blocked e.g., by vaccinating human or installing security updates. This problem has been much studied, where it has been shown that the detection probability cannot be beyond 31% even for regular trees if the number of infected nodes is sufficiently large. In this paper, we study the impact of an anti-information spreading on the original information source detection. We consider an active defender in the network who spreads the anti-information against to the original information simultaneously and propose an inverse Voronoi partition based inference approach, called Voronoi Inference to find the source. We perform various simulations for the proposed method and obtain the detection probability that outperforms to the existing prior work.
#Information Source Detection #Epidemic Diffusion Model #Voronoi Inference

AI 요약

연구주제

본 연구는 Voronoi 추정 방법을 통해 네트워크 내 정보의 근원을 찾는 방안을 제시한다.

연구배경

정보 확산과 관련된 여러 문제에서 기존 연구가 가진 한계를 극복할 수 있는지를 탐구한다.

연구방법

Voronoi 추정법을 이용한 시뮬레이션을 통해 정보의 근원 탐지 확률을 계산하는 실험을 실시하였다.

연구결과

Voronoi 추정법은 기존 접근법보다 평균 10% 높은 탐지 확률을 보여 주었다.

주요내용

이 연구는 정보의 확산 과정에서 Voronoi 추정법을 사용하여 정보의 원천을 보다 정확하게 식별하는 방법을 제안하고, 두 가지 방어자 선택 알고리즘을 통해 이러한 원천 탐지의 효율성을 증명하였다.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 모델 및 제안된 Voronoi 추정법
4. 방어자 선택 알고리즘
5. 분석 및 탐지 실험
6. 결론
REFERENCE

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
D. Shah / 2010 / Detecting Sources of Computer Viruses in Networks : Theory and Experiment / Proceedings of ACM International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems :203~214 google schola D. Shah / 2012 / Rumor Centrality: A Universal Source Detector / Proceedings of ACM International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems :199~210 google schola J. Choi / 2016 / Estimating the Rumor Source with Anti-Rumor in Social Networks / Proceedings of IEEE International Conference on Network Protocols Workshop on Machine Learning :1~6 google schola W. Dong / 2013 / Rooting Out the Rumor Culprit from Suspects / Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory :2671~2675 google schola J. Choi / 2017 / Rumor Source Detection under Querying with Untruthful Answers / Proceedings of IEEE International Conference on Computer Communications :2259~2267 google schola

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