基于行为特征分析的社交网络女巫节点检测机制

来源：电子与信息学报杂志2017年第9期北京时间：

作者：吴大鹏, 司书山, 闫俊杰, 王汝言

摘要：通过制造大量非法虚假身份，女巫攻击者可以提高自身在社交网络中的影响力，影响网络中社交个体中继选择意愿，窃取社交个体隐私，对其利益造成严重威胁。在对女巫节点行为特征分析的基础上，该文提出一种适用于社交网络的女巫节点检测机制，通过节点间静态相似度和动态相似度评估节点影响力，并筛选可疑节点，进而观察可疑节点的异常行为，利用隐形马尔科夫模型推测女巫节点通过伪装所隐藏的真实身份，更加精确地检测女巫节点。分析结果表明，所提机制能有效提高女巫节点的识别率，降低误检率，更好地保护社交个体的隐私和利益。

关键词：社交网络, 女巫节点检测, 行为特征, 隐形马尔科夫模型

基金资助：国家自然科学基金(61371097)，重庆高校创新团队建设计划(CXTDX201601020)