基于行为一致性共谋群体识别及分类算法

doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.002

计算机与现代化

基于行为一致性共谋群体识别及分类算法

桂林电子科技大学数学与计算科学学院,广西桂林541004

收稿日期:2014-03-12 出版日期:2014-05-28 发布日期:2014-05-30
作者简介:陆东平(1987-)，女,广西桂林人,桂林电子科技大学数学与计算科学学院硕士研究生,研究方向:可信计算,信息安全; 陈光喜(1971-),男,教授,博士生导师,研究方向:信息安全,符号计算,智能软件与算法。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（60963024）；广西自然科学基金资助项目(2013GXNSFAA019330)；广西可信软件重点实验室基金资助项目(KS201213)

Algorithm of Colluding Clique Identification and Classification Based on Consistency of Activity

School of Mathematics and Computing Science, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China

Received:2014-03-12 Online:2014-05-28 Published:2014-05-30

摘要/Abstract

摘要： 针对群体行为一致性的特点，给出一种基于行为一致性的共谋群体识别算法。首先采用模糊综合评判对节点行为一致性进行度量，以行为一致程度值构造节点行为相似矩阵，然后通过聚类分析得到节点分类，实现共谋群体识别。实验表明，本文算法在信任评估过程中有效过滤恶意推荐，抵制了共谋攻击，提高了网络整体可用性和服务质量。
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关键词: 共谋群体, 行为一致性, 模糊评判, 聚类分析

Abstract: Aiming at the consistency of clique behaviors, this paper proposes a collusion identification algorithm based on consistency of activity. In this algorithm, we evaluate the consistency degree of the network nodes’ behaviors by fuzzy theory for constructing similarity matrix; then, we identify colluding cliques by clustering method. The simulation results show the algorithm is effective in filtering malicious recommendation and resisting collusion attack, improves the reliability and quality of service for open networks.
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Key words: colluding clique, consistency of activity, fuzzy evaluation, clustering analysis

中图分类号:

TP393.08

陆东平,陈光喜. 基于行为一致性共谋群体识别及分类算法[J]. 计算机与现代化, doi: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.05.002.

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