An Approach for Risk Estimation in Information Security Using Text Mining and Jaccard Method

Involvement of digital information in almost of enterprise sectors makes information having value that must be protected from information leakage. In order to obtain proper method for protecting sensitive information, enterprise must perform risk analysis of threat. However, enterprises often get limitation in measuring risk related information security threat. Therefore, this paper has goal to give approach for estimating risk by using information value. Techniques for measuring information value in this paper are text mining and Jaccard method. Text mining is used to recognize information pattern based on three classes namely high business impact, medium business impact and low business impact. Furthermore, information is given weight by Jaccard method. The weight represents risk levelof information leakage in enterprise quantitatively. Result of comparative analysis with existing method show that proposed method results more detailed output in estimating risk of information security threat

Unilateral Weighted Jaccard Coefficient for NLP

Similarity measures are essential to solve many pattern recognition problems such as classification, clustering, and retrieval problems. Various similarity measures are categorized in both syntactic and semantic relationships. In this paper we present a novel similarity, Unilateral Weighted Jaccard Coefficient (uwJaccard), which takes into consideration not only the space among two points but also the semantics among them in a distributional semantic model, the Unilateral Weighted Jaccard Coefficient provides a measure of uncertainty which will be able to measure the uncertainty among sentences such as "man bites dog" and "dog bites man". © 2015 IEEE.Trabajo de investigació

Método de agrupamiento no supervisado para el procesamiento del lenguaje natural utilizando medidas de similitud asimétricas y propiedades paradigmáticas

Una de las tareas más comunes para el ser humano, pero de con una alta complejidad es la agrupación y clasificación. Por otro lado, la debilidad del ser humano es la capacidad de procesar altas cantidades de datos y de forma rápida, característica propia de los computadores. Hoy en día se generan grandes cantidades de datos en el Internet, datos de distintos tipos y con diferentes objetivos. Para esto se necesitan de algoritmos de agrupación que nos permitan identificar los distintos grupos y características de estos grupos, de forma automática sin conocimiento previo. Por otro lado, es importante definir con claridad qué medida de similitud se utilizará en el proceso de agrupación, la gran mayoría de las medidas de agrupación se enfocan en un aspecto simétrico. En la presente tesis se propone una novedosa medida de similitud asimétrica, Coeficiente d Similitud Unilateral Jaccard (uJaccard), similitud no es igual entre dos objetos uJaccard(a,b) ≠ uJaccard(b,a). Así también se presenta una similitud asimétrica con pesos Coeficiente Ponderado de Similitud Unilateral Jaccard, la cual mide el nivel de incertidumbre entre dos objetos. Así también en esta tesis se propone una nueva propiedad de grafos, la propiedad paradigmática la cual considera la equivalencia regular como característica fundamental y por último se propone un algoritmo de agrupación PaC, por sus siglas en inglés Paradigmatic Clustering, el cual incorpora la uJaccard y la propiedad paradigmática. Se ha realizado evaluaciones extensivas con datos pequeños, reales, sintéticos y se ha procesado 3 grandes corpus. Se ha demostrado que PaC es un algoritmo que sobre pasa los resultados de algoritmos de agrupación del estado del arte. Más aun PaC es un algoritmo capas de ser ejecutado de forma paralela, distribuida, incremental y en flujo, características que se necesitan para el procedimiento de grandes cantidades de datos y de constante generación de dato