基于社交媒体的安全态势信息采集方法

• 作者: 常家豪
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 社交媒体 安全态势 信息采集 微博API 分词器 词频 预测 评估
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 技术·应用
• 页码范围: 5-9
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.08
• 字数: 6543字
• 语种: 中文

摘要

本文针对社交媒体的信息安全的重要性,对已经发生的安全威胁事件及时做出反应,帮助目标用户更好的控制风险、消除安全隐患.本文以新浪微博API、网络爬虫技术、使用mmseg算法实现的jcseg分词器、JAVA正则表达式中文匹配、数据统计分析软件为基础,针对新浪微博的具有企业认证的用户的数据,进行关联相关用户、抓取数据、建立分类词库,并统计分析随时间变化的分类词库的词类、词频,对下一个时段的网络安全态势做出评估.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常家豪	复旦大学计算机学院	1	4	1.0	1.0