基于自适应差异化图卷积的社交网络新增恶意用户检测

Detection of new malicious users in social networks based on adaptive differential graph convolution
吴正昊1,2
曾国荪1
1. 同济大学 计算机科学及技术系, 上海 201804
2. 嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室, 上海 201804

摘要

社交网络新增恶意用户检测作为一项分类任务,一直面临着数据样本不足、恶意用户标注稀少的问题。在数据有限的情况下,为了能够精确地检测出恶意用户,提出一种基于自适应差异化图卷积网络的检测方法。该方法通过提取社交网络中的用户特征和社交关系构建社交网络图。构建社交网络图后,计算节点与邻居的相似度,并对邻居进行优先级排序,利用优先级顺序采样关键邻居。关键邻居的特征通过自适应权重的加权平均方式聚合到节点自身,以此更新节点特征。特征更新后的节点通过特征降维和归一化计算得到恶意值,利用恶意值判断用户的恶意性。实验表明该方法和其他方法相比,具有更高的恶意用户查全率和整体查准率,并且能够快速地完成对新增用户的检测,证明了自适应差异化图卷积网络能够有效捕捉到少量样本的关键特征。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62072337)
国家重点研发计划资助项目(2019YFB1704100)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0835
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第9期
所属栏目: 信息安全技术
出版页码: 2820-2825
文章编号: 1001-3695(2023)09-041-2820-06

发布历史

[2023-04-04] 优先出版
[2023-09-05] 印刷出版

引用本文

吴正昊, 曾国荪. 基于自适应差异化图卷积的社交网络新增恶意用户检测 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (9): 2820-2825. (Wu Zhenghao, Zeng Guosun. Detection of new malicious users in social networks based on adaptive differential graph convolution [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (9): 2820-2825. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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