【摘 要】
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微博作为一个拥有大量用户的社交平台,其较大的影响力与开放性吸引了攻击者的目光。攻击者会利用异常账户进行网络犯罪,对异常账户的检测是维护社交网络安全的重要途径之一。
【机 构】
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武汉大学空天信息安全与可信计算教育部重点实验室; 武汉大学国家网络安全学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(U1836112,61876134);国家重点研发计划(2016YFB0801100)
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微博作为一个拥有大量用户的社交平台,其较大的影响力与开放性吸引了攻击者的目光。攻击者会利用异常账户进行网络犯罪,对异常账户的检测是维护社交网络安全的重要途径之一。基于攻击者的常规行为以及正常用户的行为特征,提出了一种微博中被劫持账户的检测方法。该方法使用6个特征对用户行为进行分析,使用异常得分刻画用户行为的异常程度,使用传统机器学习分类器检测被劫持账户。为验证本文方法的有效性,采用了由复旦大学提供的公开微博数据集进行实验,结果表明,采用决策树分类器时,本文方法对被劫持账户的检测精确率高达97. 5%。
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