基于社区结构的女巫攻击检测

作     者：苏倩 黄玲 王昌栋 SU Qian;HUANG Ling;WANG Changdong

作者机构：中山大学计算机学院广东广州510275 华南农业大学数学与信息学院广东广州510642 

出 版 物：《应用科技》 (Applied Science and Technology)

年 卷 期：2022年第49卷第4期

页      面：23-31,37页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61876193 62106079) 

主　　题：女巫攻击 异常检测 对抗攻击 社区检测 标签传播 连通分量 相似度 嫌疑度 

摘      要：为了对抗社交网络中的女巫攻击,提出了基于社区结构的女巫攻击模型以及检测算法。首先提出针对网络社区结构的女巫攻击模型,如果直接在该攻击网络中进行社区检测任务,可能会将女巫节点划分到正常节点所在的社区,造成隐私泄露的问题,这并不是社区发现算法的初衷,并且检测具有社区攻击行为的女巫节点也比较困难。为了解决基于社区结构的女巫攻击的检测以及社区结构的挖掘,接着提出了基于嫌疑度传播的女巫节点检测算法sybilCom,检测出具有共同嫌疑的女巫节点并获取其他节点的社区结构。所设计的算法在真实数据集上取得了较好的检测效果,与基于相似度算法的女巫节点检测算法相比,检测效果均有提升,同时也实现了对抗女巫攻击的社区检测。