Sociala nätverk är kända för att vara sårbara för den så kallade Sybil attack, där en angripare upprätthåller massiva Sybils och använder dem för att utföra olika skadliga aktiviteter. Därför är det ett grundläggande säkerhetsforskningsproblem att upptäcka Sybil i sociala nätverk. Strukturbaserade metoder har visat sig lovande när det gäller att upptäcka Sybils. Befintliga strukturbaserade metoder kan delas in i två kategorier: Random Walk (RW)-baserade metoder och Loop Belief Propagation (LBP)-baserade metoder. RW-baserade metoder kan inte utnyttja märkta Sybils och märkta godartade användare samtidigt, vilket begränsar deras detekteringsnoggrannhet och/eller de är inte robusta mot bullriga etiketter. LBP-baserade metoder är inte skalbara och de kan inte garantera konvergens. I detta arbete föreslår vi SybilSCAR, en ny strukturbaserad metod för att upptäcka Sybils i sociala nätverk. SybilSCAR är skalbar, konvergent, exakt och Robust för att märka buller. Vi föreslår först en ram för att förena RW-baserade och LBP-baserade metoder. Inom vår ram kan dessa metoder ses som iterativt tillämpa en (olika) lokal regel för varje användare, som sprider märkningsinformation bland en social graf. För det andra utformar vi en ny lokal regel, som SybilSCAR iterativt gäller för varje användare för att upptäcka Sybils. Vi jämför SybilSCAR med toppmoderna RW-baserade metoder och LBP-baserade metoder både teoretiskt och empiriskt. Teoretiskt visar vi att SybilSCAR med lämpliga parameterinställningar har en snävare asymptotisk bindning till antalet Sybils som felaktigt accepteras i ett socialt nätverk än befintliga strukturbaserade metoder. Empiriskt utför vi utvärdering med hjälp av både sociala nätverk med syntetiserade Sybils och en storskalig Twitter dataset (41,7M noder och 1.2B kanter) med riktiga Sybils, och våra resultat visar att 1) SybilSCAR är betydligt mer exakt och robust att märka buller än toppmoderna RW-baserade metoder; och 2) SybilSCAR är mer exakt och en storleksordning mer skalbar än toppmoderna LBP-baserade metoder. Index Terms-Social nätverk, sybil upptäckt Ç Författarna är med
SybilSCAR REF skapar lokala regler för att upptäcka Sybil noder genom att tillämpa slumpmässig gångteknik och loopy tro förökning.
Structure-Based Sybil Detection in Social Networks via Local Rule-Based Propagation
{'venue': 'IEEE Transactions on Network Science and Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Network Science and Engineering', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}