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基于群体特征的社交僵尸网络检测方法
被引量:
8
1
作者
倪平
张玉清
+2 位作者
闻观行
刘奇旭
范丹
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期691-700,713,共11页
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...
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.
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关键词
社交
僵尸
账号
社交僵尸网络
社交
网络
数据挖掘
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职称材料
社交僵尸网络发展综述
被引量:
1
2
作者
葛昕
邹福泰
+2 位作者
郭万达
谭越
李林森
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期12-24,共13页
随着社交平台的发展,社交媒体网络逐渐成为攻击者进行僵尸网络渗透的理想平台。社交僵尸网络利用社交平台自动化程度高、灵活性强与普及度高等特性构建隐蔽信道进行通信,以达到窃取社交平台用户信息、散布不良信息污染网络环境、引导控...
随着社交平台的发展,社交媒体网络逐渐成为攻击者进行僵尸网络渗透的理想平台。社交僵尸网络利用社交平台自动化程度高、灵活性强与普及度高等特性构建隐蔽信道进行通信,以达到窃取社交平台用户信息、散布不良信息污染网络环境、引导控制舆论等目的。传统的僵尸网络检测机制无法有效地检测社交僵尸网络,为社交媒体的安全性带来极大的挑战。从社交僵尸网络的概念入手,阐述社交僵尸网络在不同社交平台上的发展脉络和发展趋势,研究不同社交媒体上的社交僵尸网络攻击原理和群体特征以及隐蔽型社交僵尸网络的隐蔽手段。在此基础上,将社交僵尸网络的检测方法分为服务器端检测方法和客户端检测方法,并对近年来出现的基于隐写技术和基于机器学习的检测方法进行分析,同时给出社交僵尸网络的反制技术和接管方法的研究现状及发展思路,并对该领域的未来研究方向进行展望。
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关键词
网络
安全
社交僵尸网络
命令与控制信道
隐写技术
机器学习
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职称材料
题名
基于群体特征的社交僵尸网络检测方法
被引量:
8
1
作者
倪平
张玉清
闻观行
刘奇旭
范丹
机构
中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第5期691-700,713,共11页
基金
国家自然科学基金(61272481
61303239)
北京市自然科学基金(4122089)资助
文摘
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.
关键词
社交
僵尸
账号
社交僵尸网络
社交
网络
数据挖掘
Keywords
socialbots accounts
socialbot networks
online social networks
data mining
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
社交僵尸网络发展综述
被引量:
1
2
作者
葛昕
邹福泰
郭万达
谭越
李林森
机构
上海理工大学信息化办公室
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第8期12-24,共13页
基金
国家重点研发计划(2018YFB0803503)。
文摘
随着社交平台的发展,社交媒体网络逐渐成为攻击者进行僵尸网络渗透的理想平台。社交僵尸网络利用社交平台自动化程度高、灵活性强与普及度高等特性构建隐蔽信道进行通信,以达到窃取社交平台用户信息、散布不良信息污染网络环境、引导控制舆论等目的。传统的僵尸网络检测机制无法有效地检测社交僵尸网络,为社交媒体的安全性带来极大的挑战。从社交僵尸网络的概念入手,阐述社交僵尸网络在不同社交平台上的发展脉络和发展趋势,研究不同社交媒体上的社交僵尸网络攻击原理和群体特征以及隐蔽型社交僵尸网络的隐蔽手段。在此基础上,将社交僵尸网络的检测方法分为服务器端检测方法和客户端检测方法,并对近年来出现的基于隐写技术和基于机器学习的检测方法进行分析,同时给出社交僵尸网络的反制技术和接管方法的研究现状及发展思路,并对该领域的未来研究方向进行展望。
关键词
网络
安全
社交僵尸网络
命令与控制信道
隐写技术
机器学习
Keywords
cyber security
social Botnets
Command and Control(C&C)channels
steganography
machine learning
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于群体特征的社交僵尸网络检测方法
倪平
张玉清
闻观行
刘奇旭
范丹
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2014
8
下载PDF
职称材料
2
社交僵尸网络发展综述
葛昕
邹福泰
郭万达
谭越
李林森
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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