社交网络关键黑客节点识别方法

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PageRank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.

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

所属期刊栏目：23

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;CCF-绿盟科技鲲鹏科研基金

在线出版日期：2023-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：57-65