本文選題：計(jì)算機(jī)取證 + 社交網(wǎng)絡(luò)�。� 參考：《南京郵電大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)已成為人們?nèi)粘Ｊ褂玫膽?yīng)用之一，為了提供更好的用戶體驗(yàn)，社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用中，可發(fā)布各類電子內(nèi)容，如普通文本、照片、視頻等，其中涉及到很多個(gè)人隱私方面的信息，這對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的安全防護(hù)與隱私保護(hù)提出了新的挑戰(zhàn)。 論文首先分析了國內(nèi)外在社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用安全防護(hù)及隱私保護(hù)相關(guān)問題上研究現(xiàn)狀，在相關(guān)理論基礎(chǔ)的支持下，提出基于本體的社交網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系共享計(jì)算模型，以此擴(kuò)展一對(duì)一的用戶關(guān)系，同時(shí)，引入用戶好友群關(guān)系共享策略，使得黑名單過濾模型得到最大程度的利用。 具體而言，論文首先提出一種基于語義網(wǎng)的社交網(wǎng)絡(luò)黑名單自動(dòng)過濾本體模型，對(duì)現(xiàn)有社交網(wǎng)絡(luò)本體模型進(jìn)行定制，并給出一種社交網(wǎng)絡(luò)惡意信息本體模型的構(gòu)建方案。然后，利用語義網(wǎng)技術(shù)，給出一套解決社交網(wǎng)絡(luò)黑名單自動(dòng)過濾的方案。根據(jù)現(xiàn)實(shí)中信任產(chǎn)生原理，將相關(guān)影響因素抽象，給出合理分類標(biāo)準(zhǔn)；引入Pearson算法，以此對(duì)用戶之間內(nèi)部以及外部信任產(chǎn)生因素進(jìn)行量化。在有了黑名單自動(dòng)過濾模型的基礎(chǔ)上，提出一種基于用戶群關(guān)系的黑名單共享模型，對(duì)黑名單過濾模型進(jìn)行擴(kuò)展。最后，對(duì)上述相關(guān)理論、方案及模型進(jìn)行了仿真分析，，以nDCG算法及tidalTrust算法對(duì)應(yīng)的指標(biāo)對(duì)仿真結(jié)果進(jìn)行評(píng)判，以證明相關(guān)理論的有效性。
[Abstract]:In order to provide a better user experience, social network applications can publish all kinds of electronic content, such as ordinary text, photos, videos, etc. It involves a lot of personal privacy information, which poses a new challenge to the security and privacy protection of social network applications. Firstly, this paper analyzes the current situation of research on social network application security protection and privacy protection at home and abroad. With the support of relevant theories, an ontology-based computing model for social network user relationship sharing is proposed. In order to extend the one-to-one user relationship and introduce the sharing strategy of the user's group of friends, the blacklist filtering model can be used to the maximum extent. Specifically, this paper first proposes an ontology model of automatically filtering the blacklist of social network based on semantic Web, customizes the existing ontology model of social network, and gives a scheme to construct the ontology model of malicious information of social network. Then, using semantic Web technology, a solution to automatically filter the blacklist of social networks is presented. According to the principle of trust generation in reality, the relevant factors are abstracted and the reasonable classification criteria are given, and the Pearson algorithm is introduced to quantify the internal and external factors of trust between users. Based on the blacklist automatic filtering model, a blacklist sharing model based on user group relationship is proposed to extend the blacklist filtering model. Finally, the relevant theories, schemes and models are simulated and analyzed, and the simulation results are judged by the corresponding indexes of nDCG algorithm and tidalTrust algorithm to prove the validity of the relevant theory.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：1891412