19、社交网络在线链接披露策略与监控诊断框架

社交网络在线链接披露策略与监控诊断框架

社交网络链接披露攻击

在社交网络中,攻击者可采用多种策略来披露用户的友谊链接,这些链接包含着关于社区结构和用户之间亲密关系的敏感信息,披露它们可能导致用户个人敏感信息泄露,如政治倾向等。

2 - 跳和 3 - 跳友谊披露攻击

在某些社交网络场景中,存在两类群体,部分节点充当着两类群体之间的网关。当后一群体有新成员加入,如 u3,他们会公布与前一群体成员的友谊链接。此时,目标 t 与两个合并群体所有成员之间公布的友谊链接比例,会大于其与任一单独群体之间公布的友谊链接比例。例如,g1 ∪ g2 中目标 t 的公布友谊链接比例为 3/14,而在 g1 中为 2/11,在 g2 中为 1/11。随着披露链接数量的增加,披露一条友谊链接的平均请求数量会减少。

不过,3 - 跳攻击的效果不如 2 - 跳攻击。这是因为在 3 - 跳距离的群体中,公布与目标友谊关系的成员比例较低。一方面,对这些群体进行爬取可能会使攻击指向相邻网络,大幅增加披露一条链接的平均请求数量;另一方面,可能会披露目标的掩码群体。攻击者可以先通过检查公共成员列表进行 3 - 跳或更高跳数的攻击,仅披露目标的掩码群体,然后再进行 2 - 跳攻击来披露友谊链接。并且,每次跳数后减少被攻击群体的规模,以避免爬取相邻网络,从而有效揭露目标的群体网络,同时最小化披露友谊链接的请求数量。

互友攻击

“互友”指的是两个用户之间的共同朋友。互友攻击是在隐藏朋友列表的目标用户和另一个用户之间进行的,目的是披露他们之间的共同朋友列表。攻击者可以利用社交网络的特性来列出两个用户的公共互友。以 Facebook 为例,通过以下请求可以快速列

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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