於社群網路運用分群機制以偵測女巫攻擊之研究與實作

Translated title of the thesis: Sybil Attack Detection based on Group Clustering for Social Networks
  • 黃 明鈺

Student thesis: Master's Thesis

Abstract

近年來社群網路 (Social Network) 的普及化與便利性,造就社群網站使用人數逐年呈現爆炸性的成長,使得如Facebook、Google+與Line等平台成為人們日常生活中非常重要的一部分。而其中在某些社群平台上 (如eBay、Google與Yahoo拍賣等網站) 會擁有評分或是投票的機制,以藉此建立使用者雙方之間的信譽評比,我們稱之為信賴系統 (Reputation System)。而為了影響信賴系統的正常運作,惡意使用者(Malicious User) 會利用大量多重虛擬身分企圖控制信賴系統的評比結果,此攻擊類型稱之為女巫攻擊 (Sybil Attack),此類型攻擊會影響正常使用者的信譽評比,並藉此獲得不當利益,在社群網路蓬勃發展的情況下,操控使用者於網路上信譽評比的攻擊行為,已儼然成為一個不可輕忽的重大議題。本研究主要目的是發展應用於社群網路上的女巫攻擊偵測機制,利用社群網路中使用者間的友誼關係,進而計算其關係強度並針對使用者進行分群,最後利用群體結構驗證的方式特性進行惡意使用者的偵測。本研究將所提出之偵測機制應用於真實社群網路環境中進行驗證,可將正常使用者與惡意使用者成?辨別,系統針對惡意使用者之偵測準確率達到95%以上,顯示本研究針對社群網路中的女巫攻擊可以有效偵防,並對於社群平台的使用者提供一更加安全可靠的使用環境。
Date of Award2014 Aug 24
Original languageChinese
SupervisorHui-Tang Lin (Supervisor)

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於社群網路運用分群機制以偵測女巫攻擊之研究與實作
明鈺, 黃. (Author). 2014 Aug 24

Student thesis: Master's Thesis