【摘 要】
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针对社交网络内容安全,存在一种通过属性推断补全来获取用户私密属性的攻击. 传统的基于无监督学习的方法和基于监督学习的属性补全攻击方法存在未能把结构相似性和同 质性有
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所,中国科学院数据与通信保护研究教育中心,中国科学院大学网络空间安全学院
【基金项目】
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国家重点研发计划[2016YFB0800504]
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针对社交网络内容安全,存在一种通过属性推断补全来获取用户私密属性的攻击. 传统的基于无监督学习的方法和基于监督学习的属性补全攻击方法存在未能把结构相似性和同 质性有效结合起来的问题.文章提出了一种基于隐式表达的用户属性补全攻击方法,把用户属 性补全抽象为一个有监督的分类问题,基本思路是利用n〇 de2Ve c算法将社交网络中的用户节点 映射成向量,然后将向量通过聚类方法计算一个节点所在的社区,在社区内构建分类模型,并 利用此模型对用户缺失属性进行预测.文章在真实数据集上进行验证,证明了算法能够有效提 高社
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