在线社交网络中用户伪装攻击检测方法研究
本文关键词: 在线社交网络 用户伪装攻击 检测 出处:《科学技术与工程》2017年07期 论文类型:期刊论文
【摘要】:当前用户伪装攻击检测方法无法适应动态环境,实时性不高;且需要准确的先验知识,检测精度较低。提出一种新的在线社交网络中用户伪装攻击检测方法,介绍了k最邻近节点(KNN)算法的基本思想,给出KNN算法的实现过程。分析了用户伪装攻击检测与分类的关系,确定在线社交网络中用户伪装攻击检测就是对被检测的未知行为进行分类的过程。针对用户行为,将训练集中正常用户行为的邻居进行排列,通过和k相似的邻居的分类标签对新用户行为类别进行判断,从而实现用户伪装攻击检测。实验结果表明,所提方法不仅检测精度高,而且开销小。
[Abstract]:The current user camouflage attack detection method can not adapt to the dynamic environment, and the real-time performance is not high, and needs accurate prior knowledge, and the detection accuracy is low. A new detection method of user camouflage attack in online social network is proposed. This paper introduces the basic idea of k nearest neighbor node (KNN) algorithm, gives the implementation process of KNN algorithm, and analyzes the relationship between user camouflage attack detection and classification. Identifying user camouflage attack detection in online social networks is the process of classifying the unknown behavior being detected. According to the user behavior, the neighbors who are trained to concentrate on the normal user behavior are arranged. New user behavior categories are judged by classifying labels similar to k neighbors, and user camouflage attack detection is realized. Experimental results show that the proposed method not only has high detection accuracy but also has low cost.
【作者单位】: 常州大学;
【分类号】:TP393.08
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本文编号:1517257
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