29、识别社交网络可疑用户与企业网络攻击响应策略

识别社交网络可疑用户与企业网络攻击响应策略

在当今数字化时代，社交网络和企业网络的安全问题备受关注。一方面，社交网络中存在大量可疑用户，他们可能是恶意的虚假账号，对网络环境造成危害；另一方面，企业网络面临着各种网络攻击的威胁，需要有效的应对策略。本文将介绍一种识别社交网络可疑用户的方法，以及一种基于随机博弈的企业网络攻击响应框架。

社交网络可疑用户识别

为了识别社交网络中的可疑用户，我们构建了一个数学模型，通过计算用户得分和推文得分来对用户进行分类。

得分计算

• 用户得分相关参数 ：
  • $\alpha$ = 推文数量 / 在 Twitter 上的月数
  • $\beta$ = 关注者数量 / 关注数量
  • $\delta$ = 关注数量 + 关注者数量
  • $\gamma$ = 每日推文频率
• 用户得分公式 ：$userscore4 = (10 / \varphi) * (\log(\beta) + \log(\delta))$
• 推文得分公式 ：$tweetscore4 = (10 / \Omega) * (\log(\alpha) + \log(\gamma) + \psi)$
  其中，$\Omega = 6.82$，$\psi = 3.35$，$\varphi = 9.02$。这些常数是通过数学推导得出的，目的是将得分范围归一化到 0 到 10 之间