基于行为特征分析的社交网络女巫节点检测机制

通过制造大量非法虚假身份,女巫攻击者可以提高自身在社交网络中的影响力,影响网络中社交个体中继选择意愿,窃取社交个体隐私,对其利益造成严重威胁。在对女巫节点行为特征分析的基础上,该文提出一种适用于社交网络的女巫节点检测机制,通过节点间静态相似度和动态相似度评估节点影响力,并筛选可疑节点,进而观察可疑节点的异常行为,利用隐形马尔科夫模型推测女巫节点通过伪装所隐藏的真实身份,更加精确地检测女巫节点。分析结果表明,所提机制能有效提高女巫节点的识别率,降低误检率,更好地保护社交个体的隐私和利益。