基于语义网的社交网络恶意行为分析

摘要

社交网络已成为人们日常使用的应用之一，为了提供更好的用户体验，社交网络应用中，可发布各类电子内容，如普通文本、照片、视频等，其中涉及到很多个人隐私方面的信息，这对社交网络应用的安全防护与隐私保护提出了新的挑战。
　　论文首先分析了国内外在社交网络应用安全防护及隐私保护相关问题上研究现状，在相关理论基础的支持下，提出基于本体的社交网络用户关系共享计算模型，以此扩展一对一的用户关系，同时，引入用户好友群关系共享策略，使得黑名单过滤模型得到最大程度的利用。
　　具体而言，论文首先提出一种基于语义网的社交网络黑名单自动过滤本体模型，对现有社交网络本体模型进行定制，并给出一种社交网络恶意信息本体模型的构建方案。然后，利用语义网技术，给出一套解决社交网络黑名单自动过滤的方案。根据现实中信任产生原理，将相关影响因素抽象，给出合理分类标准；引入Pearson算法，以此对用户之间内部以及外部信任产生因素进行量化。在有了黑名单自动过滤模型的基础上，提出一种基于用户群关系的黑名单共享模型，对黑名单过滤模型进行扩展。最后，对上述相关理论、方案及模型进行了仿真分析，以nDCG算法及tidalTrust算法对应的指标对仿真结果进行评判，以证明相关理论的有效性。

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专用术语注释表

第一章 绪论

1.1研究背景

1.2国内外语义网研究现状

1.3论文主要工作与贡献

1.4本文结构

第二章 社交网络理论与本体模型

2.1社交网络及其安全问题

2.2本体理论以及相关技术

2.3社交网络中的节点关系

2.4本章小结

第三章 基于语义网的社交网络黑名单自动过滤模型

3.1问题定义及背景

3.2社交网络中的恶意信息问题

3.3主要系统模块

3.4微博用户行为分析

3.5社交网络本体模型定制

3.6恶意信息本体模型构建

3.7识别恶意信息

3.8本章总结

第四章 基于本体的社交网用户关系共享计算模型

4.1问题定义及背景

4.2信任模型的提取

4.3有效性评价算法nDCG

4.4用户关系信任度

4.5用户群黑名单共享

4.6本章总结

第五章 仿真实验与应用验证

5.1 实验工具介绍

5.2实验环境概述

5.3数据集概述

5.4黑名单自动过滤模型仿真实验

5.5黑名单共享模型仿真实验评估

5.6本章总结

第六章 总结与展望

6.1相关工作总结

6.2对未来发展的展望

参考文献

附录1 程序清单

附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录3 攻读硕士学位期间申请的专利

附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目

致谢