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公开(公告)号:CN106296422A
公开(公告)日:2017-01-04
申请号:CN201610615016.2
申请日:2016-07-29
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06Q50/01 , G06F16/951 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种融合多算法的社交网络垃圾用户检测方法,利用网络爬虫的方式从社交网络中爬取用户数据,通过分析用户的行为提取相应特征构成特征向量;接着使用K-均值(K-Means)和DBSCAN结合的聚类算法对社交网络中的用户进行聚类;从上一步的聚类结果中挑选簇边界附近的数据和聚类中心附近的数据训练支持向量机(SVM)分类器,得到分类器模型;最后采用训练得到的SVM分类器模型对社交网络中的垃圾用户进行检测。本发明降低了人工标注数据的成本、提高了检测的准确率,并且易于实现。
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公开(公告)号:CN105681320A
公开(公告)日:2016-06-15
申请号:CN201610101150.0
申请日:2016-02-24
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: H04W4/025 , H04L63/1441 , H04L67/18 , H04L67/32 , H04W12/02
Abstract: 本发明提出了一种基于位置模糊化的假名动态生成方法,针对基于位置服务中移动用户发起连续查询请求不能很好的保护用户的位置隐私。在移动通信中,用户在享受基于位置的服务LBS带来的方便与快捷同时,容易遭受到攻击者实施的连续查询攻击:匿名区域交叉攻击和匿名区域收缩攻击,最终会导致用户的位置信息暴露。因此本发明针对匿名区域交叉攻击提出一种方法,在匿名服务器生成匿名区域的过程中给查询发起者动态生成必要的假名,使得攻击者不能通过对比历史匿名区域以及当前的匿名区域挖掘出用户的真实身份,从而攻击者不能把截取到的位置信息与真实用户的身份一一对应起来,实现了用户的位置隐私安全。
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