DS证据理论下融合隐式与显式特征的共谋攻击识别推理模型

发布时间：2019-07-04 12:40

【摘要】：现有的攻击识别模型大多未能较好地解决共谋攻击对电子商务信任评价机制产生的威胁。为此,结合国内C2C电子商务的特点,以共谋攻击中的商品为识别对象,融合隐式和显式用户行为特征以及与交易和买家相关的复合特征,并根据DS证据理论处理不确定问题的优点,提出一种DS证据理论下的共谋攻击识别推理模型。在某电商平台真实共谋攻击数据上的实验结果表明,该推理模型能够识别共谋攻击,提取的攻击识别特征可反映用户真实行为,有效区分攻击和合法交易所涉及的商品。
[Abstract]:Most of the existing attack recognition models fail to solve the threat caused by collusion attacks to the trust evaluation mechanism of electronic commerce. Therefore, according to the characteristics of domestic C2C e-commerce, taking the goods in collusion attack as the identification object, combining the implicit and explicit user behavior characteristics and the compound characteristics related to transaction and buyer, and according to the advantages of DS evidence theory in dealing with uncertain problems, a reasoning model of collusion attack recognition under DS evidence theory is proposed. The experimental results on the real collusion attack data of an ecommerce platform show that the reasoning model can identify the collusion attack, and the extracted attack recognition features can reflect the real behavior of the user and effectively distinguish the goods involved in the attack from the legitimate exchange.
【作者单位】： 广东工业大学管理学院管理科学系;
【基金】：国家自然科学基金“DS证据推理下抗信誉共谋攻击的行为信任研究”(71401045) 广东省自然科学基金(2017A030313394)
【分类号】：TP309

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本文编号：2509923