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题名基于对抗多关系图神经网络的机器账号检测
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作者
杨英光
李阳阳
彭浩
刘弋锋
谢海永
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机构
中国科学技术大学网络空间安全学院
中国电子科技集团公司电子科学研究院社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室
北京航空航天大学网络空间安全学院
网络文化内容认知与检测文化和旅游部重点实验室
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2023年第7期162-172,共11页
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基金
国家自然科学基金(U20B2053)
海南省重大科技计划(ZDKJ2019008)
重点研究与发展计划专项(SQ2021YFC3300088)。
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文摘
现有的机器账号检测方法或者依赖于对机器账号的先验知识,或者在检测时只关注单一账号的特征,忽略了与该账号有关系的其他账号所能带来的潜在表征,降低了所提检测方法的有效性。针对上述不足,该文提出了一种基于生成对抗网络的多关系图神经网络检测模型。从社交网络数据集中抽取不同关系,建立多关系图,采样节点,训练生成对抗网络,来动态改变关系图结构;将节点特征和图结构信息输入图神经网络,有选择的聚合邻居节点的特征,得到更加精确的图嵌入向量,将向量输入分类器进行检测。实验结果表明,相比于其他算法,该文所述算法在两个数据集中AUC分别最多提升了24%和9%,Recall值分别最多提升了13%和4%。
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关键词
机器账号检测
图神经网络
生成对抗网络
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Keywords
bot account detection
graph neural network
generative adversarial network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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