本文選題：互聯(lián)網(wǎng)　切入點(diǎn)：用戶身份　出處：《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用的快速發(fā)展,同一用戶通常會在不同的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中注冊多個(gè)不同賬戶,且可能提供不同的身份信息�；ヂ�(lián)網(wǎng)中多個(gè)身份信息的同一性判定具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。從信息安全的角度看,不良用戶可能利用多個(gè)匿名賬戶進(jìn)行惡意行為,而用戶身份同一性判定能夠關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)賬戶,降低安全隱患。在商業(yè)領(lǐng)域,此項(xiàng)研究也可以用于客戶分析、決策支持等。本文針對同一用戶或所有者注冊不同賬戶和提供不同身份信息的多種場景,分別研究互聯(lián)網(wǎng)用戶身份同一性判定的若干關(guān)鍵技術(shù),主要工作包括:1.對于同一用戶在不同的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中提供不盡相同的身份信息的同一性判定,提出了互聯(lián)網(wǎng)賬戶注冊身份信息的同一性匹配方法。本文首先考慮標(biāo)識屬性的一一對應(yīng)關(guān)系,分析了注冊身份信息的模式相關(guān)匹配方法�？紤]到模式相關(guān)匹配方法刪減非共有標(biāo)識屬性信息的局限性,故本文重點(diǎn)研究了注冊身份同一性的二部圖匹配方法。忽略標(biāo)識屬性的語義對應(yīng)關(guān)系,根據(jù)兩個(gè)賬戶注冊信息建立完全加權(quán)二部圖,以標(biāo)識屬性的相似度作為邊的權(quán)重。進(jìn)而獲取該二部圖的擴(kuò)展最大權(quán)匹配,以邊權(quán)重之和作為兩個(gè)賬戶注冊身份信息的相似度,即身份同一性的概率,從而實(shí)現(xiàn)兩個(gè)賬戶注冊身份信息的同一性判定。新浪和騰訊上的真實(shí)微博數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文提出的身份同一性匹配方法的有效性。2.針對賬戶注冊身份信息不可用(不完整或部分虛假)的情況,提出了一種基于賬戶名多維特征分析的身份同一性驗(yàn)證及檢索方法。首先,對賬戶名數(shù)據(jù)集按長度、特殊符使用、數(shù)字符使用、字符輸入模式、字符組合模式和英文字符串獨(dú)特性等若干維度分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到反映用戶命名習(xí)慣的命名特征的概率分布。更進(jìn)一步,考慮到數(shù)據(jù)集中每一賬戶名均關(guān)聯(lián)一個(gè)電子郵箱名,而郵箱名的前綴也是該用戶的賬戶名,將兩個(gè)賬戶名的變化在上述維度上進(jìn)行同樣的統(tǒng)計(jì)分析,得到各維度上用戶更名特征的概率分布。在分析兩賬戶名的命名特征時(shí),特征出現(xiàn)的概率越低(命名特征越罕見),若兩賬戶在該特征上相似則命名特征同一性的可信度越高;在分析兩賬戶名的更名特征時(shí),特征出現(xiàn)的概率越高則表示多數(shù)用戶采用此類更改模式變更賬戶名,因而更名特征同一性的可信度越高。最后,運(yùn)用可信度理論得到命名和更名特征的綜合可信度,通過與閾值對比便可用于驗(yàn)證不同賬戶是否歸屬同一用戶,也可以用于對指定賬戶名在候選賬戶名集合中檢索同一用戶的其他賬戶名。在4800萬真實(shí)賬戶名及其郵箱名的成對數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,上述方法能驗(yàn)證和檢索賬戶名的同一性。3.圍繞互聯(lián)網(wǎng)同一所有者操控多個(gè)賬戶而構(gòu)成傀儡賬戶群體的情況,提出了一種基于賬戶評論情感傾向分析及隨機(jī)游走的疑似傀儡賬戶群體發(fā)現(xiàn)方法。首先,從各賬戶的評論文本中提取支持、中立、反對的情感詞匯,分析它們對話題序列的情感傾向,運(yùn)用余弦相似度方法度量各個(gè)賬戶之間的情感傾向相似度,并融入評論的時(shí)間因素,建立情感傾向相似網(wǎng)絡(luò)。接著,從該網(wǎng)絡(luò)中出入度最高的節(jié)點(diǎn)出發(fā),按照各邊權(quán)重概率進(jìn)行隨機(jī)游走,不斷調(diào)整各經(jīng)過邊的權(quán)重,找出聯(lián)系密切的賬戶;經(jīng)選擇不同出發(fā)點(diǎn)的多輪隨機(jī)游走,使得群體內(nèi)部邊權(quán)重顯著增強(qiáng)。最后對精化后的網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用GN、BGLL和COPRA方法得到疑似傀儡賬戶及其群體結(jié)構(gòu),并分析了傀儡賬戶群體結(jié)構(gòu)的層次性和重疊性。鳳凰網(wǎng)評論數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,本方法較已有BU方法具有更高的準(zhǔn)確率和更清晰的疑似傀儡賬戶群體結(jié)構(gòu)。4.在已知某一賬戶為傀儡賬戶的情況下,基于賬戶序列的頻繁二項(xiàng)集挖掘和評論特征的一致性假設(shè)檢驗(yàn),提出了一種與已知賬戶同源的傀儡賬戶發(fā)現(xiàn)方法。首先,從已知傀儡賬戶出發(fā),對相關(guān)話題評論中出現(xiàn)的賬戶序列進(jìn)行頻繁二項(xiàng)集挖掘,構(gòu)建出該已知賬戶的自我網(wǎng)絡(luò)。接著根據(jù)該網(wǎng)絡(luò)中相鄰賬戶發(fā)布的評論在時(shí)間窗口中突發(fā)共現(xiàn)的頻繁程度,對自我網(wǎng)絡(luò)中連接邊權(quán)重進(jìn)行加權(quán)調(diào)整。進(jìn)而抽取各賬戶發(fā)布評論的時(shí)間段特征、時(shí)間間隔特征以及相應(yīng)文本的分句長度、功能詞、標(biāo)點(diǎn)符號使用等寫作特征,通過一致性假設(shè)檢驗(yàn)方法對自我網(wǎng)絡(luò)中連接邊進(jìn)行篩選剪枝。最后結(jié)合網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)連接結(jié)構(gòu)的緊密性,度量了各鄰居賬戶與已知賬戶的親密度。親密度越高,為同源傀儡賬戶的概率也越高。鳳凰論壇數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文方法能夠有效查找在線社交網(wǎng)絡(luò)中的同源傀儡賬戶。
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【學(xué)位授予單位】：國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.08

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