| 一种社交网络Sybil用户检测方法 |
| |
| 引用本文： | 康恺,张颖君,连一峰,刘玉岭.一种社交网络Sybil用户检测方法[J].计算机科学,2016,43(1):172-177. |
| |
| 作者姓名： | 康恺 张颖君 连一峰 刘玉岭 |
| |
| 作者单位： | 中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室 北京100190,中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室 北京100190,中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室 北京100190,中国科学院软件研究所可信计算与信息保障实验室 北京100190 |
| |
| 基金项目： | 本文受国家自然科学基金(61303248,U1536106),北京市自然科学基金(4144089,4122085),国家863计划(2013AA01A214)资助 |
| |
| 摘 要： | 对社交网络中广泛存在的“女巫攻击”(Sybil Attack)进行检测。通过对收集的近10万微博用户数据提取特征并进行分析,同时结合网络可信度,提出了社交网络Sybil用户检测方法。最后通过实验验证了该方法的有效性。
|
| 关 键 词： | 社交网络 女巫攻击 恶意用户检测 |
| 收稿时间： | 2014/11/16 0:00:00 |
| 修稿时间： | 4/7/2015 12:00:00 AM |
Compound Approach for Sybil Users Detection in Social Networks |
| |
| KANG Kai,ZHANG Ying-jun,LIAN Yi-feng and LIU Yu-ling.Compound Approach for Sybil Users Detection in Social Networks[J].Computer Science,2016,43(1):172-177. |
| |
| Authors: | KANG Kai ZHANG Ying-jun LIAN Yi-feng and LIU Yu-ling |
| |
| Affiliation: | Trusted Computing and Information Assurance Laboratory,Institute of Software,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China,Trusted Computing and Information Assurance Laboratory,Institute of Software,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China,Trusted Computing and Information Assurance Laboratory,Institute of Software,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China and Trusted Computing and Information Assurance Laboratory,Institute of Software,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100190,China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | Social networks Sybil attack Detection of malicious users |
|
|
点击此处可从《计算机科学》下载全文 |
|
