2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、社交網(wǎng)絡(luò)的方便快捷共享特性,使其成為人們生活中不可分割的一部分。目前使用社交網(wǎng)絡(luò)展示自己、與好友交流、獲取最新資訊已成為人們的一種習(xí)慣。然而,社交網(wǎng)絡(luò)在帶給人們各種便利的同時也吸引了攻擊者的目光,成為攻擊者獲取利益的新平臺。攻擊者通過在社交網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)建虛假帳號以及劫持正常帳號(我們統(tǒng)稱為異常帳號)來發(fā)布廣告、色情、釣魚等惡意消息以及執(zhí)行惡意點贊、批量關(guān)注等行為來獲取利益,這些惡意行為嚴(yán)重影響威脅到正常用戶的隱私信息安全、使用體驗以及社交網(wǎng)

2、絡(luò)平臺自身的信譽(yù)體系。針對這些問題,我們展開了在線社交網(wǎng)絡(luò)中異常帳號檢測的工作,重點研究在線社交網(wǎng)絡(luò)中新出現(xiàn)的Photo Spam攻擊方式的檢測,并取得了如下一些主要成果:
  (1)分析總結(jié)了目前在線社交網(wǎng)絡(luò)中異常帳號檢測的研究工作。將異常帳號的生命周期分為創(chuàng)建、發(fā)展、應(yīng)用三個階段,然后根據(jù)異常帳號的表現(xiàn)形式將不同稱謂的異常帳號統(tǒng)一在同一個框架中;總結(jié)了目前異常帳號檢測研究的實驗方法,包括數(shù)據(jù)獲取方式、數(shù)據(jù)標(biāo)識方式和結(jié)果驗證方式

3、;在此基礎(chǔ)上深入分析了社交網(wǎng)絡(luò)中新的攻擊方式Photo Spam,分析了Photo Spam的攻擊過程和攻擊策略,并對比了Photo Spam與傳統(tǒng)Spam,發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)Spam攻擊相比,Photo Spam更難被檢測到而且對正常用戶的危害更大。
  (2)提出一種專門針對Photo Spam帳號的檢測方案。Photo Spam是攻擊者為了繞過社交網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有檢測系統(tǒng)的新式Spam攻擊,具有Spam信息的存儲與傳播分離的特性,在攻擊過程

4、中有兩類行為方式不同的Spam帳號參與。目前對Photo Spam的檢測方案都是根據(jù)帳號行為方式進(jìn)行檢測,無法將兩類Spam帳號都檢測到。針對這一問題,我們首次提出了一種專門針對Photo Spam帳號的檢測方案。首先通過對Photo Spam攻擊的分析構(gòu)造了基于用戶信息和基于內(nèi)容兩方面的特征;然后利用這些特征設(shè)計了有監(jiān)督學(xué)習(xí)的檢測方案,通過包含2,046個帳號的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練成為專門針對Photo Spam帳號的分類器,我們的分類器能夠檢

5、測全部類型的Photo Spam帳號;最后將訓(xùn)練后的分類器應(yīng)用到包含有85,148個帳號的真實數(shù)據(jù)集中,共檢測到5,756個Photo Spam帳號,檢測正確率為97.05%。
  (3)提出一種針對Photo Spam帳號的輕量級迭代檢測算法。社交網(wǎng)絡(luò)為了保護(hù)正常用戶的個人信息安全和使用體驗,需要在有限的時間內(nèi)降低Spam帳號的比例,而目前采用數(shù)據(jù)挖掘的檢測方案要對所有用戶都進(jìn)行深入檢測,將耗費大量的時間和機(jī)器成本,無法滿足這一

6、現(xiàn)實需求。針對這一問題,我們首次提出一種針對PhotoSpam帳號的輕量級迭代檢測算法LIDA。LIDA包括目標(biāo)篩選和內(nèi)容檢測2個步驟,通過目標(biāo)篩選根據(jù)已知Spam帳號獲取更多可疑帳號,通過內(nèi)容檢測對可疑帳號進(jìn)行深入檢測判斷是否的確為Spam帳號。LIDA只對可疑帳號進(jìn)行深入檢測,避免了對社交網(wǎng)絡(luò)中所有用戶都進(jìn)行檢測的問題,實現(xiàn)了對Photo Spam帳號的輕量級檢測。通過人人網(wǎng)的4次迭代實驗,共檢測到9,568個Spam帳號,檢出率為

7、18.84%,比基于數(shù)據(jù)挖掘的檢測算法更加高效。
  (4)提出一種針對社交網(wǎng)絡(luò)中Spam相冊的檢測方案。目前檢測Photo Spam的方案都是針對Spam帳號進(jìn)行檢測,檢測依據(jù)主要是帳號的惡意行為,因此需要Spam帳號存在一定時間之后才能夠檢測到,而在此期間Spam帳號的惡意行為已經(jīng)對正常用戶造成了危害,所以針對Spam帳號的檢測方案滯后于Spam攻擊,無法有效保護(hù)正常用戶。針對這一問題,我們首次提出一種針對Spam相冊的檢測方

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