面向社交恶意账号检测模型的对抗性攻击研究

来源 :鲁洋阳 | 被引量 : 0次 | 上传用户:fclhp
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近年来,随着社交用户飞速增长,大量社交恶意账号随之出现。基于图分类的恶意账号检测模型已被广泛应用于社交恶意账户检测,净化社交平台环境。基于图分类的恶意账号检测模型分为图神经网络和集体分类方法两类。最新研究表明,图神经网络方法无法抵御通用对抗性攻击,导致大量节点分类出错。然而,集体分类方法对于通用对抗性攻击的脆弱性仍未可知。本文针对集体分类方法的通用对抗性攻击展开研究,分析该方法存在的安全隐患,从而为设计更具鲁棒性的检测模型提供借鉴。主要工作内容如下:(1)提出一种基于通用节点的通用对抗性攻击方案。本文的目标是通过在图中寻找通用节点,让所有恶意节点与通用节点建立/删除连接,从而逃避检测。本文将寻找图中通用节点的过程视为带有约束条件的最优化问题,并利用投影梯度下降算法选择出最优的通用节点。在Enron数据集上的实验表明,本文仅使用7个通用节点,使得94%的恶意节点逃避检测。(2)提出一种基于注入虚假节点的通用对抗性攻击方案。首先,本文在图中注入虚假节点并与攻击节点建立连接。然后,将选择虚假节点最优连接视为带有约束条件优化问题,并使用投影梯度下降算法选出虚假节点最优连接边,保证攻击节点具有最佳通用性。最后,本文让所有恶意节点与攻击节点建立连接,逃避检测。在Epinions数据集上的实验表明,本文仅使用10个攻击节点和100个虚假节点,使得93%的恶意节点逃避检测。(3)为了验证研究工作所提对抗性攻击方案的有效性,本文设计并实现了恶意账号检测模型的对抗性攻击系统。该系统提供上述两种通用攻击方法,并生成相应的攻击结果信息。用户可以通过上传攻击结果信息,对此次攻击进行评估和分析。图42幅,表格7个,参考文献60篇
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近年国家重视安全生产和高质量发展,通过一系列举措优化产业结构,国内绝大部分企业面临着升级改造,企业升级改造是否顺利,是否成功的关键在于人才,特别是生产型企业。所以当下我国生产型企业需要大量具有职业资质或技术职称的专业人才,市场的大量需求,使得职业资质考试培训行业成为当下热门行业。C培训公司是以职业资质考试培训为主民办教育培训机构,主要从事建工类考试培训,虽然近几年发展势头良好、积累了丰富经验,市场
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在全球经济一体化的大背景下,我国相继提出了“走出去”战略和“一带一路”倡议,企业纷纷响应号召,海外并购规模也在不断扩大,然而其成功率和并购持续时间却不理想。海外并购的快速完成是企业“走出去”获取资源、扩大市场的基本前提。影响海外并购的宏观因素如制度距离等难以控制,从微观个体层面出发更有利于提升企业在海外并购中的竞争力。企业高管是企业战略决策的制定者,决定着企业发展的方向。21世纪以来,我国政府颁布
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