在线社交网络中异常帐号检测方法研究

• 作者: 吕少卿 张玉清 范丹
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 在线社交网络 异常帐号 异常检测 社交网络安全 检测方案 垃圾信息 社会计算
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 社交网络与物联网
• 页码范围: 2011-2027
• 页数: 17页
• 分类号: TP309
• 字数: 17722字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11897/SP.J.1016.2015.02011

摘要

异常帐号检测是在线社交网络安全研究的关键问题之一.攻击者通过异常帐号传播广告、钓鱼等恶意消息以及恶意关注、点赞等行为严重威胁正常用户的信息安全和社交网络的信用体系,为此有大量的研究工作来检测社交网络中异常帐号.文中回顾了近年来在线社交网络中异常帐号检测的主要成果,阐述了异常帐号在不同发展阶段的表现形式以及检测异常帐号所面临的主要挑战,重点从基于行为特征、基于内容、基于图(Graph)、无监督学习四个方面总结了异常帐号检测方案,介绍了在实验过程中数据获取、数据标识以及结果验证的主要方法,并对未来异常帐号检测的研究趋势进行了展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张玉清	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	33	486	10.0	22.0
2	范丹	中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心	11	162	6.0	11.0
6	吕少卿	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	5	42	2.0	5.0