本文關(guān)鍵詞：基于群體特征的社交僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法

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【摘要】：攻擊者通過(guò)在社交網(wǎng)絡(luò)中部署由大量社交僵尸賬號(hào)組成的社交僵尸網(wǎng)絡(luò),對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行滲透,嚴(yán)重危害了社交網(wǎng)絡(luò)和用戶的信息安全.我們首次提出一種基于群體特征的社交僵尸網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)方法.提取社交僵尸網(wǎng)絡(luò)中賬號(hào)注冊(cè)時(shí)間集中、昵稱相似和活躍時(shí)間一致3個(gè)群體特征,結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘算法,設(shè)計(jì)一種社交僵尸網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)方法.在對(duì)新浪微博中48萬(wàn)個(gè)賬號(hào)的檢測(cè)實(shí)驗(yàn)中,檢測(cè)出多個(gè)社交僵尸網(wǎng)絡(luò),共包含6 899個(gè)社交僵尸賬號(hào).較低的漏報(bào)率和誤報(bào)率表明該方法對(duì)于社交僵尸網(wǎng)絡(luò)和僵尸賬號(hào)的檢測(cè)是可行和有效的.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)國(guó)家計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)入侵防范中心;
【關(guān)鍵詞】： 社交僵尸賬號(hào) 社交僵尸網(wǎng)絡(luò) 社交網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)挖掘
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61272481,61303239) 北京市自然科學(xué)基金(4122089)資助
【分類號(hào)】：TP393.08
【正文快照】： 社交網(wǎng)絡(luò)(online social networks,OSNs)在網(wǎng)絡(luò)空間為人們提供了模擬現(xiàn)實(shí)生活,建立社會(huì)網(wǎng)絡(luò)或社會(huì)關(guān)系的平臺(tái).Facebook、Twitter、人人、微博等成為最受歡迎的社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),用戶數(shù)量呈爆炸式增長(zhǎng).以新浪微博為例,截止2012年底用戶量已有3.27億,微博逐漸成為人們討論時(shí)事、分享

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：940161