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Inc.), Takamasa Isohara(KDDI Research. Inc.) Existing research related to algorithmic transparency focuses on disclosure of personal data processing and explanation of algorithms. However, algorithmic transparency has additional aspects to consider, such as provenance of the data used to train those algorithms and the involvement of humans in the algorithmic process. Transparency is important to users and can affect user’s perception of algorithm-based services, but few studies have compared how users perceive these types of information disclosure relative to each other. In this paper, we conduct an experiment to investigate users’s primary interests when comparing different types of information disclosure, for two types of tools that process personal information. The results of the qualitative analysis indicate that most users were interested in transparency about how their data is processed, including how long it is stored and if it is shared or sold. Moreover, the results also show that more users were primarily interested in transparency about human involvement (that is, why and how are people involved) than in transparency about the algorithm itself. Finally, we found that no users mentioned data provenance as their primary concern. We discuss challenges of algorithmic transparency for privacy tools in light of these findings. 加飾印刷技術とマルチモーダル人工物メトリクス（第2報） Decorative Printing Technique and Multi-modal Artifact Metrics #2 ◎于圣昆(工学院大学), 種崎湧斗(工学院大学), 藤川真樹(工学院大学), 七井靖(防衛大学校) Face Parsingを用いた顔認証モデルの解釈 Interpretation of face recognition models using face parsing ◎河合洋弥(東北大学), 神津岳志(東北大学), 伊藤康一(東北大学), Hwann-Tzong Chen(National Tsing Hua University), 青木孝文(東北大学) 顔の特徴を用いて個人を認証する顔認証は，その利便性の高さから携帯端末や入場ゲート等において広く利用されている．顔認証の認証精度は，Convolutional Neural Network (CNN) により飛躍的に向上した．一方で，CNNは自動で最適化された多数の重みパラメータを用いて推論を行うため，CNNの推論根拠を解釈することは困難である．物体認識分野において，CNNの推論根拠を可視化するための手法が多数提案されているが，対象物体が入力画像の大部分を占める顔認証モデルに対して有効でない．本稿では，Face Parsingを用いた顔認証モデルの可視化手法を提案する．顔画像から目，鼻，口等の顔のパーツに関するセグメンテーションラベルを推定するFace Parsingを利用し，推定したラベルに基づいて顔画像の一部をマスクする．マスクされた顔画像をCNNに入力し，出力された確率スコアに基づいてセグメンテーションラベルの重み付け和を求めることで，顔認証モデルの推論根拠を可視化する．特定のパーツを含む画像のみで学習された顔認証モデルに対する可視化実験を通して，提案手法の有効性を実証する． 位置情報を活用した認証手法における認証精度と検知時間との関係 Trade-off between Accuracy and Detection Time on Location-based Authentication 〇小林良輔(三菱電機インフォメーションシステムズ株式会社), 山口利恵(東京大学), プッシャーゲーム おすすめ. 近年，行動認証に関する研究が増加してきている．行動認証技術を活用すると，サービスにログインした後に端末の利用者が変わったことを検知することが可能だと考えられている．しかしながらこれまでの多くの研究では，利用者が変わってからどの程度の時間が経てば認証システムはそのことを検知できるのか，については言及していない．そこで本論文では，’Time Window’ と呼ばれる認証システムにおけるパラメータを変化させながら，この検知時間についてどの程度となるかを実験で計測した．また，同実験内で評価手法として本人受入率 (TAR) を用いて認証精度の算出も合わせて実施した．その結果，検知時間と認証精度にはトレードオフの関係があることがわかった．なお，実験には約57,000人のデータからランダムに選出した100人のデータを利用した． 特徴量間のユークリッド距離を類似度とするキャンセラブルバイオメトリクス Cancelable Biometrics based on Euclidean distance ◎肥後春菜(NEC), 一色寿幸(NEC), 森健吾(NEC), 尾花賢(法政大学) Attack graphを用いたサイバーレンジシナリオの自動生成 Automatic generating of cyber range scenarios using Attack graph 〇中田亮太郎(一橋大学), 大塚 玲(情報セキュリティ大学院大学) SDN-based Detection Method against DoS/DDoS attacks in an IoT environment SDN-based Detection Method against DoS/DDoS attacks in an IoT environment ◎Abdul Adhim(東洋大学), Satoshi Okada(東洋大学), Takuho Mitsunaga(東洋大学) The number of IoT devices has been increasing over the years, and it is expected to only keep increasing in the next few years. Keeping these devices secured is always important. One of the ways to keep them more secure is to introduce Software Defined Network (SDN) architecture into the IoT network. SDN enables software-based network management without any physical changes. This technique is well suited for the management and incident response of IoT networks, which continue to grow in size these days. Some of the potential security threats to IoT devices are Denial of Service (DoS), and its other variant Distributed Denial of Service (DDoS). IoT devices’ nature to be limited in computation, storage, and network capacity, make them more vulnerable to be compromised. SDN is a promising technology that could help detect and mitigate DoS/DDoS attacks within the IoT network. In this paper, a solution using an entropy-based detection method to detect an incoming DoS/DDoS attack in an SDN-based IoT network is proposed. A statistical approach to distinguish normal traffic from anomalous traffic.
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