基于群体特征的社交僵尸网络检测方法

发布时间：2017-09-29 05:15

  本文关键词：基于群体特征的社交僵尸网络检测方法

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【摘要】：攻击者通过在社交网络中部署由大量社交僵尸账号组成的社交僵尸网络,对社交网络进行渗透,严重危害了社交网络和用户的信息安全.我们首次提出一种基于群体特征的社交僵尸网络检测方法.提取社交僵尸网络中账号注册时间集中、昵称相似和活跃时间一致3个群体特征,结合数据挖掘算法,设计一种社交僵尸网络的检测方法.在对新浪微博中48万个账号的检测实验中,检测出多个社交僵尸网络,共包含6 899个社交僵尸账号.较低的漏报率和误报率表明该方法对于社交僵尸网络和僵尸账号的检测是可行和有效的.
【作者单位】： 中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心;
【关键词】： 社交僵尸账号 社交僵尸网络 社交网络 数据挖掘
【基金】：国家自然科学基金(61272481,61303239) 北京市自然科学基金(4122089)资助
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 社交网络(online social networks,OSNs)在网络空间为人们提供了模拟现实生活,建立社会网络或社会关系的平台.Facebook、Twitter、人人、微博等成为最受欢迎的社交网络平台,用户数量呈爆炸式增长.以新浪微博为例,截止2012年底用户量已有3.27亿,微博逐渐成为人们讨论时事、分享

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本文编号：940161