在線社交網(wǎng)絡(luò)中異常賬號(hào)檢測研究.pdf

1、社交網(wǎng)絡(luò)的方便快捷共享特性，使其成為人們生活中不可分割的一部分。目前使用社交網(wǎng)絡(luò)展示自己、與好友交流、獲取最新資訊已成為人們的一種習(xí)慣。然而，社交網(wǎng)絡(luò)在帶給人們各種便利的同時(shí)也吸引了攻擊者的目光，成為攻擊者獲取利益的新平臺(tái)。攻擊者通過在社交網(wǎng)絡(luò)中創(chuàng)建虛假帳號(hào)以及劫持正常帳號(hào)（我們統(tǒng)稱為異常帳號(hào)）來發(fā)布廣告、色情、釣魚等惡意消息以及執(zhí)行惡意點(diǎn)贊、批量關(guān)注等行為來獲取利益，這些惡意行為嚴(yán)重影響威脅到正常用戶的隱私信息安全、使用體驗(yàn)以及社交網(wǎng)

2、絡(luò)平臺(tái)自身的信譽(yù)體系。針對(duì)這些問題，我們展開了在線社交網(wǎng)絡(luò)中異常帳號(hào)檢測的工作，重點(diǎn)研究在線社交網(wǎng)絡(luò)中新出現(xiàn)的Photo Spam攻擊方式的檢測，并取得了如下一些主要成果:
　　(1)分析總結(jié)了目前在線社交網(wǎng)絡(luò)中異常帳號(hào)檢測的研究工作。將異常帳號(hào)的生命周期分為創(chuàng)建、發(fā)展、應(yīng)用三個(gè)階段，然后根據(jù)異常帳號(hào)的表現(xiàn)形式將不同稱謂的異常帳號(hào)統(tǒng)一在同一個(gè)框架中;總結(jié)了目前異常帳號(hào)檢測研究的實(shí)驗(yàn)方法，包括數(shù)據(jù)獲取方式、數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)方式和結(jié)果驗(yàn)證方式

3、;在此基礎(chǔ)上深入分析了社交網(wǎng)絡(luò)中新的攻擊方式Photo Spam，分析了Photo Spam的攻擊過程和攻擊策略，并對(duì)比了Photo Spam與傳統(tǒng)Spam，發(fā)現(xiàn)與傳統(tǒng)Spam攻擊相比，Photo Spam更難被檢測到而且對(duì)正常用戶的危害更大。
　　(2)提出一種專門針對(duì)Photo Spam帳號(hào)的檢測方案。Photo Spam是攻擊者為了繞過社交網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有檢測系統(tǒng)的新式Spam攻擊，具有Spam信息的存儲(chǔ)與傳播分離的特性，在攻擊過程

4、中有兩類行為方式不同的Spam帳號(hào)參與。目前對(duì)Photo Spam的檢測方案都是根據(jù)帳號(hào)行為方式進(jìn)行檢測，無法將兩類Spam帳號(hào)都檢測到。針對(duì)這一問題，我們首次提出了一種專門針對(duì)Photo Spam帳號(hào)的檢測方案。首先通過對(duì)Photo Spam攻擊的分析構(gòu)造了基于用戶信息和基于內(nèi)容兩方面的特征;然后利用這些特征設(shè)計(jì)了有監(jiān)督學(xué)習(xí)的檢測方案，通過包含2，046個(gè)帳號(hào)的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練成為專門針對(duì)Photo Spam帳號(hào)的分類器，我們的分類器能夠檢

5、測全部類型的Photo Spam帳號(hào);最后將訓(xùn)練后的分類器應(yīng)用到包含有85，148個(gè)帳號(hào)的真實(shí)數(shù)據(jù)集中，共檢測到5，756個(gè)Photo Spam帳號(hào)，檢測正確率為97.05％。
　　(3)提出一種針對(duì)Photo Spam帳號(hào)的輕量級(jí)迭代檢測算法。社交網(wǎng)絡(luò)為了保護(hù)正常用戶的個(gè)人信息安全和使用體驗(yàn)，需要在有限的時(shí)間內(nèi)降低Spam帳號(hào)的比例，而目前采用數(shù)據(jù)挖掘的檢測方案要對(duì)所有用戶都進(jìn)行深入檢測，將耗費(fèi)大量的時(shí)間和機(jī)器成本，無法滿足這一

6、現(xiàn)實(shí)需求。針對(duì)這一問題，我們首次提出一種針對(duì)PhotoSpam帳號(hào)的輕量級(jí)迭代檢測算法LIDA。LIDA包括目標(biāo)篩選和內(nèi)容檢測2個(gè)步驟，通過目標(biāo)篩選根據(jù)已知Spam帳號(hào)獲取更多可疑帳號(hào)，通過內(nèi)容檢測對(duì)可疑帳號(hào)進(jìn)行深入檢測判斷是否的確為Spam帳號(hào)。LIDA只對(duì)可疑帳號(hào)進(jìn)行深入檢測，避免了對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中所有用戶都進(jìn)行檢測的問題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)Photo Spam帳號(hào)的輕量級(jí)檢測。通過人人網(wǎng)的4次迭代實(shí)驗(yàn)，共檢測到9，568個(gè)Spam帳號(hào)，檢出率為

7、18.84％，比基于數(shù)據(jù)挖掘的檢測算法更加高效。
　　(4)提出一種針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中Spam相冊(cè)的檢測方案。目前檢測Photo Spam的方案都是針對(duì)Spam帳號(hào)進(jìn)行檢測，檢測依據(jù)主要是帳號(hào)的惡意行為，因此需要Spam帳號(hào)存在一定時(shí)間之后才能夠檢測到，而在此期間Spam帳號(hào)的惡意行為已經(jīng)對(duì)正常用戶造成了危害，所以針對(duì)Spam帳號(hào)的檢測方案滯后于Spam攻擊，無法有效保護(hù)正常用戶。針對(duì)這一問題，我們首次提出一種針對(duì)Spam相冊(cè)的檢測方