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倪平

作品数：2 被引量：11H指数：2
供职机构：中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心更多>>
发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇社交
  • 2篇社交网
  • 2篇社交网络
  • 2篇网络
  • 1篇隐私
  • 1篇隐私泄露
  • 1篇账号
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇泄露
  • 1篇僵尸
  • 1篇僵尸网络
  • 1篇公开信息

机构

  • 2篇中国科学院大...
  • 1篇西安电子科技...

作者

  • 2篇倪平
  • 2篇张玉清
  • 1篇刘奇旭
  • 1篇吕少卿
  • 1篇闻观行
  • 1篇范丹

传媒

  • 1篇通信学报
  • 1篇中国科学院大...

年份

  • 1篇2014
  • 1篇2013
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
基于公开信息的社交网络隐私泄露被引量：2
2013年
针对社交网络公开信息提出了一种隐私信息推测算法,通过对用户的好友关系网络进行社区发现,利用社区内一部分好友公开信息推测其他好友隐私信息。实验表明,该算法只需利用少量公开信息就能以较高的准确率推测出其他用户大量的隐私信息。
吕少卿张玉清倪平
关键词：社交网络隐私泄露
基于群体特征的社交僵尸网络检测方法被引量：9
2014年
攻击者通过在社交网络中部署由大量社交僵尸账号组成的社交僵尸网络,对社交网络进行渗透,严重危害了社交网络和用户的信息安全.我们首次提出一种基于群体特征的社交僵尸网络检测方法.提取社交僵尸网络中账号注册时间集中、昵称相似和活跃时间一致3个群体特征,结合数据挖掘算法,设计一种社交僵尸网络的检测方法.在对新浪微博中48万个账号的检测实验中,检测出多个社交僵尸网络,共包含6 899个社交僵尸账号.较低的漏报率和误报率表明该方法对于社交僵尸网络和僵尸账号的检测是可行和有效的.
倪平张玉清闻观行刘奇旭范丹
关键词：社交网络数据挖掘
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共1页<1>
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