18、社交网络在线链接披露策略

社交网络在线链接披露策略

在当今数字化时代,社交网络已成为人们生活中不可或缺的一部分。然而,随之而来的是网络安全问题,尤其是链接披露攻击。本文将深入探讨社交网络中链接披露攻击的相关问题,包括问题的提出、目标设定、社交网络群组的特性分析以及具体的攻击策略和算法。

问题与目标
  • 问题 :在在线攻击中,攻击者面临网络动态性和数据抓取时间的限制。动态的网络结构,如新链接和节点的添加或删除,使得采样图无法实时反映真实的在线社交网络。因此,在线攻击的抓取任务必须具有高度选择性,快速收集有用的个人资料和信息。例如,通过寻找与目标相似的个人资料或考虑目标朋友的朋友作为潜在朋友的方法,虽然能收集到很多潜在朋友,但由于“六度分隔”现象,会导致需要处理的潜在朋友数量过多,难以进行高效攻击。
  • 目标 :在线社交网络中的链接披露攻击旨在通过授权请求披露隐藏链接。本文旨在提高攻击的准确性,在不验证大量潜在朋友的情况下披露大量链接,即收集那些与目标成为朋友可能性较高的潜在朋友。实现这一目标的最佳方法是披露目标的邻近网络,为此我们需要分析在线社交网络中群组的特性。我们试图回答两个问题:哪些群组能泄露有助于实现目标的有用信息?如何找到并利用这些群组?
社交网络群组特性

为了指导数据抓取任务,提高链接披露攻击的准确性,我们对Facebook群组的一些特性进行了分析。我们抓取了1100个Facebook群组及其所有成员,并按声明的群组大小对群组进行了分类。

群组分布

我们研究了Facebook群组大小的分布情况。发现网络上声明的

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值