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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제22권 제6호 KCI Accredited Journals
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 684 - 694 (11page)
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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.
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
D. Shah / 2012 / Rumor Centrality: A Universal Source Detector / Proceedings of ACM International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems :199~210
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
W. Dong / 2013 / Rooting Out the Rumor Culprit from Suspects / Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory :2671~2675
J. Choi / 2017 / Rumor Source Detection under Querying with Untruthful Answers / Proceedings of IEEE International Conference on Computer Communications :2259~2267
D. Shah / 2012 / Rumor Centrality: A Universal Source Detector / Proceedings of ACM International Conference on Measurement and Modeling of Computer Systems :199~210
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
W. Dong / 2013 / Rooting Out the Rumor Culprit from Suspects / Proceedings of IEEE International Symposium on Information Theory :2671~2675
J. Choi / 2017 / Rumor Source Detection under Querying with Untruthful Answers / Proceedings of IEEE International Conference on Computer Communications :2259~2267
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