本文關(guān)鍵詞：針對有向社交網(wǎng)絡(luò)的Sybil檢測方法　出處：《西安電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2016年02期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：提出了一種針對有向社交網(wǎng)絡(luò)的Sybil檢測方法——SybilGrid法.該方法采用針對有向社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞碾S機(jī)游走策略來檢測Sybil節(jié)點(diǎn).通過采集新浪微博上的真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋽?shù)據(jù),對算法的性能進(jìn)行了評估,證明了算法的有效性.與現(xiàn)有的SybilDefender方法進(jìn)行了對比分析,對于同樣數(shù)量的攻擊邊,SybilDefender法的虛警率為SybilGrid法的1.6倍左右;同時(shí),為了達(dá)到相同的虛警率,SybilGrid法所需要的游走路徑長度更短,即SybilGrid法的檢測效率更高.
[Abstract]:A method is proposed for directed social network Sybil detection method -- SybilGrid method. This method adopts the social network topology to random walk strategy to detect Sybil nodes. Through the real social network data acquisition of sina micro-blog, on the performance of the algorithm was evaluated to prove the effectiveness of the algorithm was carried out. Compared with the existing SybilDefender method, for the same number of attacks, the false alarm rate of SybilDefender is about 1.6 times by SybilGrid; at the same time, in order to achieve the same false alarm rate, SybilGrid need to walk the length of travel is shorter, the detection efficiency of SybilGrid method is higher.

【作者單位】： 盲信號處理國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61372076;61301171) 高等學(xué)校學(xué)科創(chuàng)新引智計(jì)劃資助項(xiàng)目(B08038) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(K5051301059;K5051201021)
【分類號】：TP393.08
【正文快照】： 近年來,社交網(wǎng)絡(luò)越來越受到大眾歡迎,如Twitter[1]、新浪微博[2]等.社交網(wǎng)絡(luò)給人們帶來便利的同時(shí),也帶來了諸多困擾,例如隱私安全、虛假信息傳播、Sybil攻擊等.其中,Sybil攻擊指惡意用戶偽造多個虛擬身份,并利用這些虛擬節(jié)點(diǎn)進(jìn)行惡意言論傳播、網(wǎng)絡(luò)傳銷等活動,給正常的網(wǎng)絡(luò)信

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1 杜p，

本文編號：1381629