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基于群体特征的社交僵尸网络检测方法
被引量:
9
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
题名
基于群体特征的社交僵尸网络检测方法
被引量:
9
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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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
9
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