在线社交网络中Spam相册检测方案

TP393; 提出一种针对Spam相册的检测方案。首先分析了Photo Spam的攻击特点以及与传统Spam的差异，在此基础上构造了12个提取及时且计算高效的特征。利用这些特征提出了有监督学习的检测模型，通过2356个相册的训练形成Spam相册分类器，实验表明能够正确检测到测试集中100%的Spam相册和98.2%的正常相册。最后将训练后的模型应用到包含315115个相册的真实数据集中，检测到89163个Spam相册，正确率达到97.2%。...

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Bibliographic Details
Published in通信学报 Vol. 37; no. 9; pp. 82 - 91
Main Authors 吕少卿, 张玉清, 刘东航, 张光华
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西 西安,710071%西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西 西安710071 2016
中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心，北京 100190%西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室，陕西 西安710071
中国科学院信息工程研究所物联网信息安全技术北京市重点实验室，北京 100097
Subjects
人人网
Spam检测
社交网络安全
Photo Spam
social network security
Spam detection
RenRen
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ISSN1000-436X
DOI10.11959/j.issn.1000-436x.2016180

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Summary:TP393; 提出一种针对Spam相册的检测方案。首先分析了Photo Spam的攻击特点以及与传统Spam的差异，在此基础上构造了12个提取及时且计算高效的特征。利用这些特征提出了有监督学习的检测模型，通过2356个相册的训练形成Spam相册分类器，实验表明能够正确检测到测试集中100%的Spam相册和98.2%的正常相册。最后将训练后的模型应用到包含315115个相册的真实数据集中，检测到89163个Spam相册，正确率达到97.2%。
ISSN:1000-436X
DOI:10.11959/j.issn.1000-436x.2016180