摘要
社交网络是一个有效的信息传播平台,使得人们的生活更加便捷.同时,在线社交网络也不断提高了社交网络账号的价值然而,为了获取非法利益,犯罪团伙会利用社交网络平台隐秘地开展各种诈骗、赌博等犯罪活动.为了保护用户的社交安全,各种基于用户行为、关系传播的恶意账号检测方法被提出此类方法需要积累足够的用户数据才能进行恶意检测,利用这个时间差,犯罪团伙可以开展大量的犯罪活动.首先系统分析了现有恶意账号检测工作.为克服现有方法的缺点而更快地检测恶意账号,设计了一种基于账号注册属性的恶意账号检测方法.方法首先通过分析恶意账号和正常账号在不同属性值上的分布,设计并提取了账号的相似性特征和异常特征;然后基于此计算两两账号的相似度构图以聚类挖掘恶意注册团体,从而有效实现注册阶段的恶意账号检测.
基金项目
国家重点研发计划项目(2018YFB1800304)
国家自然科学基金(61572278)
国家自然科学基金(U20B2049)
国家自然科学基金(61822207)
国家自然科学基金(61822309)
国家自然科学基金(61773310)
国家自然科学基金(U1736205)
国家自然科学基金(62132011)
北京信息科学与技术国家研究中心项目(BNR2020RC0101)
陕西省重点产业创新链项目(2021ZDLGY01-02)
NETL
NSTL
维普
万方数据