基于行为特征分析的社交网络女巫节点检测机制

发布时间：2018-03-09 05:29

  本文选题：社交网络　切入点：女巫节点检测　出处：《电子与信息学报》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：通过制造大量非法虚假身份,女巫攻击者可以提高自身在社交网络中的影响力,影响网络中社交个体中继选择意愿,窃取社交个体隐私,对其利益造成严重威胁。在对女巫节点行为特征分析的基础上,该文提出一种适用于社交网络的女巫节点检测机制,通过节点间静态相似度和动态相似度评估节点影响力,并筛选可疑节点,进而观察可疑节点的异常行为,利用隐形马尔科夫模型推测女巫节点通过伪装所隐藏的真实身份,更加精确地检测女巫节点。分析结果表明,所提机制能有效提高女巫节点的识别率,降低误检率,更好地保护社交个体的隐私和利益。
[Abstract]:By creating a large number of illegal false identities, witch attackers can increase their influence on social networks, influence their willingness to relay their choices, and steal their privacy. Based on the analysis of the behavior characteristics of witch nodes, this paper proposes a witch node detection mechanism suitable for social networks, which evaluates the influence of nodes by static similarity and dynamic similarity between nodes. The suspicious nodes are screened, the abnormal behavior of the suspicious nodes is observed, and the hidden real identity of the hidden witches is estimated by using the invisible Markov model. The analysis results show that, The proposed mechanism can effectively improve the identification rate of witch nodes, reduce the false detection rate, and better protect the privacy and interests of social individuals.
【作者单位】： 重庆邮电大学通信与信息工程学院;重庆高校市级光通信与网络重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61371097) 重庆高校创新团队建设计划(CXTDX201601020)~~
【分类号】：TP393.08

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本文编号：1587207