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社交网络异常用户检测技术研究进展 预览
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作者 曲强 于洪涛 黄瑞阳 《网络与信息安全学报》 2018年第3期13-23,共11页
摘要:在社交网络中,异常用户检测问题是网络安全研究的关键问题之一,异常用户通过创建多个马甲进行虚假评论,网络欺凌或网络攻击等行为严重威胁正常用户的信息安全和社交网络的信用体系,因此大量研究人员对该问题进行了深入研究。... 摘要:在社交网络中,异常用户检测问题是网络安全研究的关键问题之一,异常用户通过创建多个马甲进行虚假评论,网络欺凌或网络攻击等行为严重威胁正常用户的信息安全和社交网络的信用体系,因此大量研究人员对该问题进行了深入研究。回顾了近年来该问题的研究成果,并总结出一个整体架构。数据收集层介绍数据获取方式与相关数据集:特征表示层阐述属性特征、内容特征、网络特征、活动特征与辅助特征;算法选择层介绍监督算法、无监督算法与图算法;结果评估层阐述数据标注方式与方法评估指标。最后,展望了该领域未来的研究方向。 展开更多
关键词 社交网络 异常用户检测 网络安全
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针对行为特征的社交网络异常用户检测方法 预览 被引量:1
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作者 王鹏 宋艳红 +2 位作者 李松江 杨华民 邱宁佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期219-224,共6页
针对检测社交网络中的异常用户,提出了一种基于用户基本特征的异常用户检测方法。利用GirvanNewman社区发现算法将用户分为孤立点用户和社区用户两种,结合粗糙集理论,计算用户的基本特征权重,根据特征权重计算有意义的行为特征信任值,... 针对检测社交网络中的异常用户,提出了一种基于用户基本特征的异常用户检测方法。利用GirvanNewman社区发现算法将用户分为孤立点用户和社区用户两种,结合粗糙集理论,计算用户的基本特征权重,根据特征权重计算有意义的行为特征信任值,利用特征权重和特征信任值计算用户的可信度,建立异常用户检测模型。实验结果表明,所提检测的异常用户模型适用于检测比较大的数据集,和基于内容、行为特征等传统的方法相比稳定性强、精确率和效率高。 展开更多
关键词 在线社交网络 粗糙集 异常用户检测 可信度
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