افزایش دقت تشخیص حملات سیبیل در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از روش خوشه ‌بندی ترکیبی بر روی گراف ساختاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان

گروه مهندسی کامپیوتر، واحد کرج، دانشگاه آزاد اسلامی، کرج، ایران.

چکیده

حملات سیبیل به طور فزاینده‌ای در شبکه‌های اجتماعی در حال رشد و گسترش است. یک کاربر مخرب با هویت جعلی که از آن تحت عنوان حمله سیبیل یاد می‌شود، می‌تواند تعداد زیادی حساب جعلی برای تولید هرزنامه، جعل هویت سایر کاربران، کلاهبرداری و دسترسی به بسیاری از اطلاعات کاربران قانونی ایجاد کند. به دلایل امنیتی، چنین حساب‌های جعلی باید شناسایی و غیرفعال شوند. روش‌های شناسایی مختلفی برای مقابله با حساب های جعلی پیشنهاد شده است. با این حال، بیشتر این روش‌ها حساب‌های جعلی را یا با استفاده از گراف‌های ساختاری اجتماعی شناسایی می‌کنند که منجر به عملکرد ضعیف می‌شود و یا از روش های یادگیری ماشین استفاده می‌شود که دقت پایینی برای شناسایی حملات سیبیل دارند. در این مقاله، یک روش به‌نام خوشه‌بندی ترکیبی پیشنهاد شده است که CNRM نامیده شده است. روش پیشنهادی مبتنی بر خوشه‌بندی می‌باشد، بدین صورت که با ترکیب روش‌های مختلف تشخیص اجتماعات؛ یک روش تشخیص اجتماع جدید ارائه شده است. ترکیب این روش‌ها منجر به دقت بالاتر، نتایج مطمئن‌تر و پایداری بیشتری شده است. روش CNRM بر روی مجموعه داده‌های جمع آوری شده از توییتر، ردیت، اینستاگرام و فیسبوک ارزیابی شده است. برخلاف سایر رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشین، روش پیشنهادی بر روی سطوح مختلفی از ویژگی‌های پروفایل کاربران تمرکز می‌کند. نتایج ارزیابی نشان داده است که روش CNRM گره‌های سیبیل را با دقت %85.13 تشخیص می‌دهد.

کلیدواژه‌ها


[1] سیدمحمد طباطبائی پارسا، حسن شاکری، رویکرد جدید برای تشخیص حملات سیبیل غیرمستقیم در شبکه‌های حس‌گر بی‌سیم مبتنی بر اعتماد آگاه از اطمینان با در‌نظرگرفتن عامل زمان، مجله افتا، 1396.
[2] روح اله شاه مرادیان، حملات SYBIL و انواع روش های مقابله با آن، اولین کنفرانس ملی مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، 1395.
[3] محمد حجاریان، مروری بر انواع حملات سیبیل در شبکه های اجتماعی، کنفرانس ملی تحقیقات بین رشته ای در مهندسی کامپیوتر، برق، مکانیک و مکاترونیک، آذر 1398.
[4] Muhammad Al‐Qurishi. and Sk Md Mizanur Rahman, SybilTrap: A graph‐based semi‐supervised Sybil defense scheme for online social networks, EERI Research Paper Series, 2019.
[5] Yu H, Gibbons PB, Kaminsky M, Xiao F. SybilLimit: A near‐optimal social network defense against Sybil attacks. IEEE/ACM TRANSACTIONS ON NETWORKING. 2020.
[6] Xiong, F., Y. Liu, and J. Cheng, Modeling and predicting opinion formation with trust propagation in online social networks. Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, 2017.
[7] Meshram, S.A. and D. Sable, A SURVEY ON SYBIL ATTACKS IN SOCIAL NETWORKS.2018
[8] Bansal, H. and M. Misra. Sybil detection in online social networks (osns). in 2016 IEEE 6th International Conference on Advanced Computing (IACC). 2016.
[9] Al-Qurishi, M., et al., Sybil defense techniques in online social networks: a survey. IEEE Access, 2017. 5: p. 1200-1219.
[10] Liu, S., L. Zhang, and Z. Yan, Predict pairwise trust based on machine learning in online social networks: A survey. IEEE Access, 2018.
[11] Zhang, H., et al. Improving Sybil detection via graph pruning and regularization techniques. in Asian Conference on Machine Learning. 2016.
[12] Jiang, W., et al., Understanding graph-based trust evaluation in online social networks: Methodologies and challenges. ACM Computing Surveys (CSUR), 2016.
[13] Yuan, D., et al. Detecting fake accounts in online social networks at the time of registrations. in Proceedings of the 2019 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security2019.
[14] Al-Qurishi, M., et al., A prediction system of Sybil attack in social network using deep-regression model. Future Generation Computer Systems, 2018.
[15] Gao, T., et al., A Content-Based Method for Sybil Detection in Online Social Networks via Deep Learning. IEEE Access, 2020.
[16] Misra, S., A.S.M. Tayeen, and W. Xu. SybilExposer: An effective scheme to detect Sybil communities in online social networks. in 2016 IEEE International Conference on Communications (ICC).
[17] Zhou, Q. and G. Chen, An Efficient Victim Prediction for Sybil Detection in Online Social Network. IEEE Access, 2020.
[18] Zheng, H., et al., Smoke screener or straight shooter: Detecting elite sybil attacks in user-review social networks. arXiv preprint arXiv:1709.06916, 2017.
[19] Höner, J., et al. Minimizing trust leaks for robust sybil detection. in International Conference on Machine Learning. 2017.
[20] Kumar, S., P. Kumar, and B. Bhasker, Interplay between trust, information privacy concerns and behavioural intention of users on online social networks. Behaviour & Information Technology, 2018.
[21] Wang, B., L. Zhang, and N.Z. Gong. SybilSCAR: Sybil detection in online social networks via local rule based propagation. in IEEE INFOCOM 2017-IEEE Conference on Computer Communications.
[22] Asadian, H. and H.H.S. Javadi, Identification of Sybil attacks on social networks using a framework based on user interactions. Security and Privacy, 2018. 1(2): p. e19.
[23] Boshmaf, Y., et al., Íntegro: Leveraging victim prediction for robust fake account detection in large scale OSNs. Computers & Security, 2016.
[24] Boshmaf, Y., et al. Integro: leveraging victim prediction for robust fake account detection in OSNs. in Ndss. 2015.
[25] Ullah, F. and S. Lee, Community clustering based on trust modeling weighted by user interests in online social networks. Chaos, Solitons & Fractals, 2017.
[26] Wu, Y., et al., A novel framework for detecting social bots with deep neural networks and active learning. Knowledge-Based Systems, 2021.
[27] Wanda, P. and H.J. Jie, DeepProfile: Finding fake profile in online social network using dynamic CNN. Journal of Information Security and Applications, 2020.
[28] Roy, P. and M. Sood. Implementation of Ensemble-Based Prediction Model for Detecting Sybil Accounts in an OSN. in International Conference on Innovative Computing and Communications. 2021.
[29] RAM, A. and R.K. GALAV, Detection and Identification of Bogus Profiles in online Social Network using Machine Learning Methods. European Journal of Molecular & Clinical Medicine, 2020.
[30] Orabi, M., et al., Detection of bots in social media: a systematic review. Information Processing & Management, 2020.
[31] Kumari, A. and M. Sood. Performance Analysis of the ML Prediction Models for the Detection of Sybil Accounts in an OSN. in International Conference on Innovative Computing and Communications. 2021.
[32] Kadam, N. and H. Patidar, Social Media Fake Profile Detection Technique Based on Attribute Estimation and Content Analysis Method. in International Conference on Innovative Computing and Communications.2017.
[33] Jiang, Z., et al., Similarity-Based and Sybil Attack Defended Community Detection for Social Networks. IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs, 2020.
[34] Jabardi, M.H. and A.S. Hadi, Ontology Meter for Twitter Fake Accounts Detection2019.
[35] Breuer, A., R. Eilat, and U. Weinsberg. Friend or faux: Graph-based early detection of fake accounts on social networks. in Proceedings of The Web Conference 2020.
[36] 35. Bhavani, D.Y., et al., Fake profiles detection on social media using machine learning. IEEE Access, 2017.
[37] Chavoshi, N., H. Hamooni, and A. Mueen. Identifying correlated bots in twitter. in International conference on social informatics. 2016.
[38] Liu, S., L. Zhang, and Z. Yan, Predict pairwise trust based on machine learning in online social networks: A survey. IEEE Access, 2018.
[39] Tiwari, V. Analysis and detection of fake profile over social network. in 2017 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA). 2017.
[40] Amini A, Wah TY, Saboohi H (2014) On density-based data streams clustering algorithms: a survey. J Comput Sci Technol 29:116–141.