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在线社交网络中考虑社区结构的谣言抑制策略

在线社交网络中考虑社区结构的谣言抑制策略

作者：吴昊东北财经大学

学位级别：硕士

近年来,随着互联网技术的迅速发展,各种各样的在线社交网络平台使得人们获取信息十分便捷。因此,人们对互联网的使用广度、信任度、依赖度也逐步提高,互联网的影响已经渗透到人们生活的各个角落。然而,由于在社交网络中发布信息并没有... 详细信息

近年来,随着互联网技术的迅速发展,各种各样的在线社交网络平台使得人们获取信息十分便捷。因此,人们对互联网的使用广度、信任度、依赖度也逐步提高,互联网的影响已经渗透到人们生活的各个角落。然而,由于在社交网络中发布信息并没有特定的要求,用户有着充分的话语权,对所看到的信息进行转发和传播也十分容易,而社交网络平台无法准确地识别出所有虚假信息,因此在线社交网络也造成了网络谣言的广泛传播。同时,在线社交网络庞大的用户规模,以及其具有的虚拟性、自由性、互动性等特点,又使得网络谣言的传播更加迅速和广泛,从而对人们的生活和网络空间安全产生了较大影响。因此,设计有效的抑制策略来遏制谣言扩散,成为网络空间治理领域一个重要的研究方向。现有研究主要从两个途径对谣言传播进行抑制:传播正面信息抵制谣言;通过阻断一定数量的用户或用户间的链接来阻断谣言。本文旨在通过阻断用户间的链接来对在线社交网络中的谣言传播进行抑制。首先,本文建立了一个考虑社区结构的在线社交网络谣言传播模型(IC Model Considering Community Structure,CSIC)。该模型假设谣言的传播过程不仅受节点影响力的影响,还取决于节点之间的属性相似度,从而更为真实地描述谣言在社交网络中的传播规律。在此基础上,本文提出了三个基于链接阻断的谣言抑制算法,即通过阻断用户间的链接来遏制谣言扩散,分别为全局路径分离阻断算法(Path separation blocking algorithm for global networks,PSG)、全局路径合并阻断算法(Path merging blocking algorithm for global networks,PMG)、社区路径合并阻断算法(Path merging blocking algorithm in community,PMC)。为此,本文引入了最大影响树的概念,以使每一个节点对谣言传播的影响都限制在其最大影响树这一局部影响区域内,且可以通过改变节点的区域影响阈值,来调节这一局部影响区域的大小,从而平衡算法的运行时间和抑制效果。其中,PSG算法从整个网络出发,针对每一条最大影响路径分别进行阻断,可以在较短的时间内搜索到网络中会造成谣言最大程度扩散的链接从而进行阻断;PMG算法从整个网络出发,将每个节点的最大影响路径进行合并阻断,相比于PSG算法,PMG算法的阻断效果更好,但运行时间略长;PMC算法则根据谣言信息与社区用户的属性相似度,来确定谣言信息在该社区中的流行程度,从而针对特定社区进行谣言封锁。本文在三个真实的社交网络中对以上算法进行实验仿真。实验结果表明,PSG算法与PMG算法的运行时间均随着节点区域影响阈值的增大而减少,但是算法的有效性略有所降低;在大规模的社交网络中,PMG算法的阻断效果优于PSG算法的阻断效果;从种子节点出发的算法性能也优于从非种子节点出发的算法性能。最后,针对有明显属性特点的谣言信息,PMC算法能够快速并有效地识别对该谣言信息感兴趣的社区并进行阻断。本文的研究为相关部门和在线社交网络平台制定有效的谣言阻断策略提供了一定的决策依据。

关键词：谣言社区结构属性相似度最大影响树链接阻断

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公路交通突发事件应急处置案例管理研究

公路交通突发事件应急处置案例管理研究

作者：沐爱敏合肥工业大学

学位级别：硕士

随着中国经济的快速发展，人民生活水平的提高，机动车的大量增加，致使公路交通流量大大增加;加之交通法律方面的不完善，导致公路交通突发事件频繁不断的发生;再加上城市应急指挥中心应对公路突发事件的处置过程还不够完善，对于已经... 详细信息

随着中国经济的快速发展，人民生活水平的提高，机动车的大量增加，致使公路交通流量大大增加;加之交通法律方面的不完善，导致公路交通突发事件频繁不断的发生;再加上城市应急指挥中心应对公路突发事件的处置过程还不够完善，对于已经发生的突发事件没有很好的表示和利用起来。针对这些已经发生的事件，本文专门研究了公路交通突发事件的案例管理，把其表示、存储和利用起来，从而为以后发生的交通突发事件做出方案框架提供决策支持，让相关部门做好防御工作。把曾经发生的具有代表性的事件作为案例利用起来，使其在突发事件发生时，相关部门能及时快速反应，采取积极的应急处置联动措施，在最短的时间内恢复整个城市交通正常运行，然后对其事件进行善后处理，为相关支援部门开展下一步工作提供决策依据。通过对公路交通突发事件特征的分析，首先，把其特征分为五大类，利用语义网进行案例表示，很好的把公路交通突发事件所有属性之间的关联性表示出来，特别是交通部门与相关支援部门之间的联动性表现出来。其次，对已经表示和存储起来的案例进行检索，也是本文的核心部分。该部分首先是用对偶加权法计算出每个属性的权重，然后分别从结构相似度和属性相似度进行分析，属性相似度又分为数值型特征属性、枚举型特征属性、模糊概念属性、模糊数或模糊区间属性四种属性，分别用不同的算法进行计算相似度，然后计算综合相似度。进而，得出当前事件和案例库里面各案例之间的相似度。最后，对公路交通突发事件案例管理系统进行设计，主要是从系统总流程设计、功能模块设计、SOA架构设计以及数据库设计。

关键词：公路交通突发事件应急处置案例推理案例表示案例检索语义网表示属性相似度

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社会网中事件组织者选取算法研究

社会网中事件组织者选取算法研究

作者：李佳兴黑龙江大学

学位级别：硕士

在社会网中,经典的影响最大化问题是寻找在社会网中的给定的正整数个种子用户,通过这些种子用户激活其他用户,能够获得最大化期望的影响范围。而影响事件组织者选取问题(Search Influential Event Organizers)的目标是选择一个种集,该... 详细信息

在社会网中,经典的影响最大化问题是寻找在社会网中的给定的正整数个种子用户,通过这些种子用户激活其他用户,能够获得最大化期望的影响范围。而影响事件组织者选取问题(Search Influential Event Organizers)的目标是选择一个种集,该种集不仅具有能够组织某事件的技能或属性,同时还能够影响最多的人参与到该事件中来。虽然传统的组织者选取问题得到了一定程度的研究,但是现有的研究却忽略了很多因素和问题,因此本文的主要研究成果有:1.在传统的权重级联模型(Weighted Cascade Model)中引入属性相似性对传播概率的影响,在权重级联模型中,一个节点被任意前驱节点影响的概率是其入度的倒数,这显然不能准确地描述真实的影响概率。例如:两个相邻节点的属性重复的越多,表明这两个节点的关系越密,影响概率应该越大。为了更好的对属性相似度进行度量,本文引入了Jaccard相似度公式来对影响概率进行更为准确地计算。2.在传统的组织者选取问题中加入时间因素,事件是在特定的时间范围内进行的,因此选取的组织者的活动时间应该包含事件运行的时间范围,加入时间因素后,影响最大化算法也要做出相应的变化。因为,如果组织者影响的节点的活动时间不能包含事件发生的时间,被影响的节点即使被成功激活,也不能参与到事件中来。3.将多重网络影响因素加入到组织者选取问题中,传统的组织者选取问题是针对单个网络的传播,而在真实情况下信息可以通过多个网络进行传播,考虑到信息可以在多个网络中传播,本文结合前人对多重网络影响最大化的研究,提出了基于多渠道影响最大化的组织者选取问题,并给出了两种解决方法。4.针对包含节点数量最少的组织者种集选取问题,在原始打分算法的基础上提出了Min-Score算法,首先通过理论和实验证明Min-Score算法同其他两种基于打分算法的衍生算法相比具有更小的时间复杂度,最后通过实验证明同基于鸽笼原理的两种衍生算法相比,Min-Score算法在时间方面优于这两种算法,且得到的种集产生的影响范围大于等于二者。

关键词：影响最大化属性相似度最小种集时间因素多重网络组织者选取

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数据安全存储与去重技术

数据安全存储与去重技术

作者：滕燕青岛大学

学位级别：硕士

随着计算机网络、移动互联网等信息技术的迅猛发展,云存储作为一种新兴的网络存储技术也蓬勃发展起来。云存储技术将数据资源存放在云服务器上供用户访问,有效解决了用户本地存储容量紧张的问题。然而,随着用户规模不断扩大,越来越多的... 详细信息

随着计算机网络、移动互联网等信息技术的迅猛发展,云存储作为一种新兴的网络存储技术也蓬勃发展起来。云存储技术将数据资源存放在云服务器上供用户访问,有效解决了用户本地存储容量紧张的问题。然而,随着用户规模不断扩大,越来越多的重复数据存储在云服务器端,给云服务器带来了存储资源的巨大浪费。数据去重技术是云存储系统提高存储效率的有效方法,即云服务器通过存储重复数据的唯一副本来降低数据存储和传输成本。然而,随着安全意识的提高,用户将数据加密后上传至云服务器,这使得云服务器很难基于密文识别相同数据进行数据去重。如何在提高数据去重效率的同时,更好地保护数据隐私,是当今学术界和工业界的研究热点问题。本文针对现有加密数据去重方案中存在的若干问题,重点关注用户属性对数据去重的影响,并提出以下两个解决方法:1)首次提出聚类偏差的概念,对DBSCAN算法进行改进,提出一种新算法——可容忍聚类偏差的DBSCAN(TCD-DBSCAN)算法,并将其应用于数据去重过程中。设计了一种基于TCD-DBSCAN算法的数据去重方案。方案采用数据流行度划分的策略,考虑到用户属性,数据的流行度贡献值由当前上传者与先前上传者间的属性相似度决定,降低了内部隐私数据过早变为流行数据而导致隐私泄露的风险。对于流行程度不同的数据采用不同的加密方法,以平衡数据安全性和计算开销。安全性分析表明该方案具有较高的安全性。最后,通过仿真实验验证了本方案的可用性和高效性。2)提出了一种无需可信第三方参与的双层认证的数据去重方案。基于双线性映射构造数据标签以实现数据所有权证明(Proof of Ownership,PoW)。考虑到用户属性对数据去重的影响,首次提出了安全性证明(Proof of Security,PoS)的概念,限制用户间密钥共享,进一步保障了数据的安全性。在该方案中,用户使用ECDHE密钥协商算法进行密钥共享,以确保数据的语义安全。同时,云服务器采用基于密文策略的属性加密(CP-ABE)算法对用户上传的密文进行重新加密,以确保系统的前向安全。最后,通过安全性分析和仿真实验验证了本方案是安全、高效的。

关键词：数据去重数据流行度 DBSCAN 属性相似度所有权证明

面向网络安全态势感知的报警融合技术研究与实现

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面向网络安全态势感知的报警融合技术研究与实现

作者：马凯国防科技大学

学位级别：硕士

随着网络的快速发展和普及,安全问题日益突出,防火墙(Firewall)、入侵检测系统(IDS)或者病毒防护系统等传统的保护手段已经显得捉襟见肘,作为新一代网络安全防护体系的网络安全态势感知技术正发挥着举足轻重的作用。网络安全态势感知技... 详细信息

随着网络的快速发展和普及,安全问题日益突出,防火墙(Firewall)、入侵检测系统(IDS)或者病毒防护系统等传统的保护手段已经显得捉襟见肘,作为新一代网络安全防护体系的网络安全态势感知技术正发挥着举足轻重的作用。网络安全态势感知技术涉及指标体系构建、态势要素提取、特征提取、融合计算、态势可视化等多项技术,其中数据融合是核心技术之一。本文以入侵检测系统产生的安全告警事件为数据来源,提出了报警融合模型,主要研究内容围绕以下几个方面:1)深入调研了当前国内外关于数据融合技术的发展现状,对比分析了各种数据融合技术的优缺点。2)由于属于同一攻击事件产生的报警事件存在着一定的相似性,本文提出了一种基于属性相似度和层次分析法的报警融合模型。该模型首先通过计算两条报警之间每对属性字段之间的相似性,然后利用层次分析法来确定每个属性之间的相对权重,最后加权求和得到两条报警的整体相似度。只有当两条报警之间的相似度超过阈值,则发生融合。3)时间属性在报警融合当中扮演着非常重要的角色。通常情况下,攻击的时间跨度是不确定的并且一个连续攻击产生的连续告警之间具有较小的时间间隔,但是不同类型的攻击或者同一个攻击的不同子步骤之间产生的报警具有一定的时间间隔,本文利用这种连续性攻击或者同一操作产生的报警之间的“靠近”关系,提出了一种基于划分的动态时间窗口报警融合模型。4)设计并实现了基于snort的报警融合系统。该系统包括数据采集模块、报警过滤模块和报警聚合模块等模块,分别负责告警数据采集、告警过滤和告警融合等功能。5)本文实验部分在DARPA 1999数据集上进行测试验证,主要是对实验设置中的一些阈值参数进行调参选择,然后对比了几种融合方法的融合效果,实验结果表明提出的算法能够有效的进行告警融合。在本文最后,对全文的工作内容进行总结,并指出了未来研究计划。

关键词：态势感知报警融合 snort 属性相似度层次分析法动态时间窗口

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基于决策树的设备管理系统研究与应用

基于决策树的设备管理系统研究与应用

作者：陈永杰中国石油大学

学位级别：硕士

传统的设备管理系统主要面向业务设计,包括设备档案、运转、维修及保养等数据维护,查询与统计分析等功能,但缺乏决策支持功能。系统积累了大量的设备运转、维修等数据,而管理人员的决策主要依据统计分析结果,花费大量时间。随着信息技... 详细信息

传统的设备管理系统主要面向业务设计,包括设备档案、运转、维修及保养等数据维护,查询与统计分析等功能,但缺乏决策支持功能。系统积累了大量的设备运转、维修等数据,而管理人员的决策主要依据统计分析结果,花费大量时间。随着信息技术的发展,数据挖掘逐渐成为决策支持的有力工具,而决策树作为数据挖掘领域的一项重要技术,目前在油田设备运行管理中应用较少。因此,将决策树技术应用于设备管理系统中,推导出基于规则的信息,用于指导决策和预测,具有重要的理论研究与应用价值。首先,介绍了决策树及设备管理系统国内外研究现状,结合油田企业设备管理的实际状况,阐述了基于决策树的设备管理系统方案设计,提出了一种设备运行状况诊断模型,该模型利用决策树算法,对完好率、利用率、故障率等关键指标分析,推导出基于知识规则的信息。同时,该模型是一个适用于油田同类机械设备的分类模型,产生的规则能够实现对同一类设备的快速诊断。其次,通过决策树分类算法比较,选择ID3算法实现自学习模块,针对处理数据性能要求和算法取值偏向问题,提出了一种改进的ID3算法,其中采用泰勒公式和属性相似度算法,简化了信息熵运算,克服了属性选择依赖性问题,同时该算法具有较好的通用性。最后,利用JAVA语言对改进前后的算法进行实现,并选取油田设备数据样本进行实验验证,实验结果表明,改进的算法克服了原算法的不足,在性能与分类准确率方面有了提高。

关键词：决策树设备诊断 ID3算法属性相似度

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云存储中数据安全去重研究

云存储中数据安全去重研究

作者：穆雪莲青岛大学

学位级别：硕士

随着互联网的迅猛发展,数据量出现大幅度的增长,用户需要消耗大量的人力物力来管理和存储数据,云存储技术应运而生。用户之间持有相同的数据,云端就不得不存储海量的重复数据,造成数据冗余和云端存储资源的浪费,同时也使得数据传输效率... 详细信息

随着互联网的迅猛发展,数据量出现大幅度的增长,用户需要消耗大量的人力物力来管理和存储数据,云存储技术应运而生。用户之间持有相同的数据,云端就不得不存储海量的重复数据,造成数据冗余和云端存储资源的浪费,同时也使得数据传输效率大大降低。重复数据删除技术的出现,在节省存储资源和带宽的同时,也造成了去重效率低下和数据泄露等问题:（1）在重复数据删除的过程中会产生大量的计算机调度冲突问题,如何在保护用户数据隐私的同时解决调度冲突,提高去重操作的效率。在目前已有的重复数据删除方案在去重效率方面均没有考虑到这一现实问题,使得去重效率有待提高。（2）当前已有的方案中,未考虑到普通的去重方法是否会造成特殊群体用户内部数据的泄露。为解决上述问题,本文提出了以下两种方案:提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）的去重操作调度方案,解决了去重过程中产生的调度冲突问题,在保护用户数据隐私的同时提高了重复数据删除操作的效率。首次探索了如何通过解决计算机调度冲突问题来提高去重的效率,设计一种基于LSTM即长短期记忆网络的预测器,可根据云服务器的历史操作来预测未来一段时间内服务器的调度情况,生成调度预测结果,并根据预测结果给出可执行的操作序列建议,对服务器进程进行合理调度并执行去重操作。提出了一种基于密度聚类的集团用户数据去重方案,解决了集团用户即属性相似度相近的用户在上传数据的过程中对流行度阈值造成影响的问题,避免了云服务器在进行集团数据去重时造成的数据泄露。该方案同时具备数据恢复功能,即当用户发生数据丢失时协助其进行数据恢复。利用数值化的用户属性进行集团用户及个人用户分类,借助分类结果进行后续新上传用户的所属集团判别,并结合流行度阈值进行动态计数更新,确保新上传用户不会改变当前流行度阈值,保证数据安全。

关键词：数据去重调度优化预测模型属性相似度流行度阈值

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E-business信任关系网建模

吉林大学学报（工学版） 2011年第S2期41卷 259-263页

作者：苑文举王健长春工业大学计算机科学与工程学院长春130012 吉林大学计算机科学与技术学院长春130012

通过引入属性相似度的概念,提出了一种可用于解决E-business中的可信传播和信任值预测且无需第三方认证实体存在的属性匹配模型,给出了一种计算属性相似度的推荐方法,设计了一种可使用户之间的信任度随着交易的进行而不断更新的模拟Epin... 详细信息

通过引入属性相似度的概念,提出了一种可用于解决E-business中的可信传播和信任值预测且无需第三方认证实体存在的属性匹配模型,给出了一种计算属性相似度的推荐方法,设计了一种可使用户之间的信任度随着交易的进行而不断更新的模拟Epinions交易方案(亦称为优先购买机制)。实验结果表明,通过建立对有限的邻节点的信任度,可以较准确地预测出每个节点对网络中任意陌生节点的信任度。

关键词：计算机应用电子商务信任网络属性相似度优先购买

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基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

计算机应用研究 2017年第1期34卷 110-113,122页

作者：张鑫李续武路艳丽陈玉金空军工程大学防空反导学院西安710043

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题... 详细信息

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。

关键词：不完备区间值信息系统属性相似度决策粗糙集区分矩阵