Worms propagating i online sociala nätverk (OSN) webbplatser har blivit ett stort säkerhetshot för både webbplatser och deras användare under de senaste åren. Eftersom dessa maskar uppvisar unika förökningsvektorer, kan befintliga Internetmaskdetektionsmekanismer inte tillämpas på dem. I detta arbete föreslår vi en tidig varning OSN maskar detektionssystem, som utnyttjar både spridning egenskaper av dessa maskar och topologiska egenskaper online sociala nätverk. Vårt system kan effektivt övervaka hela den sociala grafen genom att hålla bara ett litet antal användarkonton under övervakning. Systemet tillämpar dessutom ett jämförelsesystem på två nivåer för att minska bullret från normal användarkommunikation så att infekterade användarkonton kan identifieras med högre noggrannhet. Vår utvärdering av de verkliga sociala grafdata som erhållits från Flickr visar att genom att övervaka fem hundra användare av 1,8 miljoner användare, det föreslagna detektionssystemet kan upptäcka sprickbildningen av en OSN mask när mindre än 0,13% av totala användarkonton är infekterade. Genom att vidta enkla motåtgärder har dessutom detektionssystemet visat sig vara till stor hjälp när det gäller att innesluta maskar.
Xu och al. REF presenterar ett system som genom övervakning av ett litet antal noder upptäcker maskar som förökar sig på sociala nätverk.
Toward worm detection in online social networks
{'venue': "ACSAC '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}