Twitter innehåller en mängd information i rätt tid, men att hålla sig på toppen av att bryta händelser kräver att en informationsanalytiker ständigt skannar många källor, vilket leder till informationsöverbelastning. Till exempel, en användare kan vilja göras medveten om när en smittsam sjukdom utbrott äger rum, när en ny smartphone tillkännages eller när en distribuerad Neial of Service (DoS) attack kan aenect en organisations nätverksanslutning. Det finns många möjliga evenemangskategorier en analytiker kan vilja spåra, vilket gör det omöjligt att förutse alla som är av intresse i förväg. Vi föreslår därför ett svagt övervakat tillvägagångssätt, där utsugare för nya kategorier av händelser är lätta att definiera och träna, genom att ange ett litet antal exempel på utsäde. Vi kastar fröbaserade händelseextraktion som ett inlärningsproblem där endast positiva och omärkta data finns tillgängliga. I stället för att anta omärkta fall är negativa, vilket är vanligt i tidigare arbete, föreslår vi ett inlärningsmål som legaliserar etikettdistributionen mot en användarförväntning. Vårt tillvägagångssätt överträffar i hög grad heuristiska negativa, som används i de flesta tidigare arbeten, i experiment på verkliga data. Betydande resultatvinster visas också över två nya och konkurrenskraftiga baslinjer: halvövervakade EM- och enklassiga support-vektormaskiner. Vi undersöker tre säkerhetsrelaterade händelser som bryter mot Twitter: DoS attacker, dataintrång och konto kapning. En demonstration av säkerhetshändelser som utvinns av vårt system finns på:
Ritter m.fl. REF search Twitter för förekomster av tre specifika ämnen: Dos attacker, dataintrång, och konto kapning.
Weakly Supervised Extraction of Computer Security Events from Twitter
{'venue': "WWW '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}