Gemenskapens upptäckt spelar en viktig roll i de sociala nätverken, eftersom den kan bidra till att naturligt dela upp nätet i mindre delar för att förenkla nätverksanalysen. Å andra sidan uppstår dock oron för att individuell information kan överglänsas, och begreppet samhällsbedrägeri har föreslagits för att skydda individens integritet på sociala nätverk. Här introducerar och formaliserar vi problemet med community detection attack och utvecklar effektiva strategier för att attackera community detection algoritmer genom att omkoppla ett litet antal anslutningar, vilket leder till integritetsskydd. I synnerhet ger vi först två heuristiska attackstrategier, dvs. Community Detection Attack (CDA) och Degree Based Attack (DBA), som baslinjer, utnyttjar information om upptäckta samhällsstruktur respektive nodgrad. Sedan föreslår vi en attackstrategi som kallas "genetisk algoritm (GA)-baserad Q-Attack", där modularitet Q används för att designa fitnessfunktionen. Vi startar community detektion attack baserat på ovanstående tre strategier mot sex community detektion algoritmer på flera sociala nätverk. Som jämförelse uppnår vår Q-Attack-metod mycket bättre attackeffekter än CDA och DBA när det gäller den större minskningen av både modulär Q och normaliserad ömsesidig information (NMI). Dessutom tar vi vidare överföringstester och finner att kontradiktoriska nätverk som Q-Attack fått på en specifik community detektionsalgoritm också uppvisar betydande attackeffekter samtidigt som de generaliseras till andra algoritmer.
Chen och Al. REF introducerade vidare en community detection attack algoritm baserad på genetisk algoritm, som behandlade moduläritet Q som fitness funktion.
GA-Based Q-Attack on Community Detection
{'venue': 'IEEE Transactions on Computational Social Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Computational Social Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}