计算机研究与发展

作者：杨征,殷其雷,李浩然,苗园莉,元东,王骞,沈超,李琦,

关键词：在线社交网络, 聚类, 恶意账号检测, 账号注册属性, 统计分析,

社交网络是一个有效的信息传播平台，使得人们的生活更加便捷.同时，在线社交网络也不断提高了社交网络账号的价值.然而，为了获取非法利益，犯罪团伙会利用社交网络平台隐秘地开展各种诈骗、赌博等犯罪活动.为了保护用户的社交安全，各种基于用户行为、关系传播的恶意账号检测方法被提出.此类方法需要积累足够的用户数据才能进行恶意检测，利用这个时间差，犯罪团伙可以开展大量的犯罪活动.首先系统分析了现有恶意账号检测工作.为克服现有方法的缺点而更快地检测恶意账号，设计了一种基于账号注册属性的恶意账号检测方法.方法首先通过分析恶意账号和正常账号在不同属性值上的分布，设计并提取了账号的相似性特征和异常特征；然后基于此计算两两账号的相似度构图以聚类挖掘恶意注册团体，从而有效实现注册阶段的恶意账号检测.

来源：2021年第11期

《计算机研究与发展》期刊编辑部

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