Securing Online Job Platforms: A Distributed Framework for Combating Employment Fraud in the Digital Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Job scams have existed for a while; advancements in technology have made them more accessible and profitable.By creating fake company websites and posting spurious job listings on well-known online job forums, cybercriminals impersonate actual employers and deceptively interview application victims.They then proceed to request personal information or money from their victims.To effectively address this issue, this work proposes an efficient framework that combines distributed processing, big data analytics, and machine learning to detect such attacks and combat emerging cyber threats.The proposed model employs mining rules to identify and prevent cyber threats in real-time, thereby enhancing user safety and fostering trust in online platforms.The proposed model accurately and efficiently detects fraud by leveraging the power of distributed processing and machine learning.The proposed framework, which provides a reliable approach for identifying fraudulent activity in job postings, is a hybrid approach that incorporates two different analyzing methods based on the data volume and dimension.The first method utilizes Conventional Machine Learning (CML) algorithms, while the second leverages Distributed Machine Learning (DML) algorithms on a distributed platform.The decisionmaking process regarding CML or DML ultimately depends on the specific application requirements, including the data characteristics, the need for distributed computing, and the operating environment.While CML models are a suitable choice for small datasets, DML models are beneficial when working with big datasets.For CML algorithms, the results demonstrate the effectiveness of the Random Forest (RF) algorithm in detection tasks.On the other hand, when the DML algorithms are implemented and evaluated to assess their performance, the experiments confirm that the Distributed Random Forest (DRF) algorithm exhibits high performance in this context.This research contributes to ongoing efforts to strengthen cybersecurity measures on digital platforms, thereby creating a safer online environment for both users and organizations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».