社交网络关键黑客节点识别方法北大核心CSCD |
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引用本文: | 马相军,何泾沙,吴铁军,范敦球.社交网络关键黑客节点识别方法北大核心CSCD[J].信息网络安全,2023(1):57-65. |
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作者姓名: | 马相军 何泾沙 吴铁军 范敦球 |
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作者单位: | 1.北京工业大学信息学部100124;2.绿盟科技集团股份有限公司100089; |
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基金项目: | 国家自然科学基金[61602456];CCF-绿盟科技“鲲鹏”科研基金[CCF-NSFOCUS 2021004]。 |
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摘 要: | 计算机网络安全形势严峻,对实施网络攻击的黑客以及黑客所在组织的研究越来越重要。社交网络有不受时间空间限制的特点,因此成为黑客交流的主要平台,也是网络安全研究人员获取信息的重要渠道。为了对社交网络中的黑客进行分析,文章提出一种基于社区发现的社交网络关键黑客节点识别方法。首先,文章通过图卷积网络以无监督方式实现网络的社区划分;然后,利用用户之间的交互行为和主题相似度,通过改进的Page Rank算法实现社区内黑客节点的影响力度量;最后,通过独立级联模型评估关键黑客节点对网络传播效率的作用。在Twitter数据集上的实验表明,该方法能有效识别社交网络中的关键黑客用户。
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关 键 词: | 关键黑客节点识别 影响力度量 社区发现 社交网络分析 |
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