[发明专利]一种社交网络脆弱性评估方法和系统有效
申请号: | 201710970005.0 | 申请日: | 2017-10-18 |
公开(公告)号: | CN107886441B | 公开(公告)日: | 2021-01-08 |
发明(设计)人: | 上官建峰;曹娟;杨玉婷;李锦涛 | 申请(专利权)人: | 中国科学院计算技术研究所 |
主分类号: | G06Q50/00 | 分类号: | G06Q50/00;G06Q10/06 |
代理公司: | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人: | 祁建国;梁挥 |
地址: | 100080 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 社交 网络 脆弱 评估 方法 系统 | ||
1.一种社交网络脆弱性评估方法,其特征在于,包括:
步骤1,通过采集社交网络中第一用户的个人档案中的属性信息,获取第一档案信息量;通过采集该社交网络中该第一用户所发布博文中的内容信息,获取第一博文信息量;以该第一档案信息量和该第一博文信息量,得到第一用户个人信息量;其中,通过公式得到该第一档案信息量P_index;其中P_index∈[0,1],n为该第一用户的个人档案中属性的个数,i≤n;wi=1-Visi,wi为该第一用户的个人档案中第i项属性的敏感性加权系数,Visi为该第一用户的个人档案中第i项属性的可见用户比例;αP,i为该第一用户的个人档案中第i项属性的可见度,当该第i项属性公开时αP,i=1,当该第i项属性隐蔽时αP,i=0;n、i为正整数;通过公式C_index=αc×originc+(1-αc)×locationc,得到该第一博文信息量C_index;其中C_index∈[0,1],αc∈[0,1],originc∈[0,1],locationc∈[0,1],αc为该博文信息量的加权系数,originc为该第一用户原创博文占所有博文的比重,locationc为带有该第一用户发布博文时所在位置的定位信息的博文占所有博文的比重;通过Info_index=αInfo×P_index+(1-αInfo)×C_index,得到该第一用户个人信息量Info_index;其中Info_index∈[0,1],αInfo∈[0,1],αInfo为该第一用户个人信息量的加权系数;
步骤2,以该社交网络中与该第一用户存在网络社交关系的用户为第二用户,通过该第二用户的数量,以及该第一用户所发布博文信息在该社交网络中的转发次数,得到第一用户信息传播量;
步骤3,通过该第一用户个人信息量和该第一用户信息传播量,得到第一用户个人脆弱性评估值;
步骤4,通过该第二用户的个人档案中的属性信息获取第二档案信息量,通过该第二用户所发布博文中的内容信息获取第二博文信息量;通过该第二档案信息量和该第二博文信息量得到第二用户个人信息量;通过与该第二用户存在网络社交关系的用户的数量,以及该第二用户所发布博文信息在该社交网络中的转发次数,得到第二用户信息传播量;通过该第二用户个人信息量和该第二用户信息传播量得到第二用户个人脆弱性评估值;
步骤5,通过该第一用户个人脆弱性评估值和该第二用户个人脆弱性评估值,得到第一用户社交网络脆弱性评估值。
2.如权利要求1所述的社交网络脆弱性评估方法,其特征在于,通过以下公式,得到步骤2中该第一用户信息传播量D_index:
其中,D_index∈[0,1],FriendsCountD为该第一用户在该社交网络中的最近N层第二用户合集内的所有该第二用户的数量,ForwardPerWeiboD为该第一用户的单条博文在该N层第二用户合集内的平均转发量,αD0、αD1、αD2为该第一用户信息传播量的加权系数,N为正整数。
3.如权利要求1或2所述的社交网络脆弱性评估方法,其特征在于,通过以下公式,得到步骤3中该第一用户个人脆弱性评估值Indi_vul:
Indi_vul=αI×Info_index+(1-αI)×D_index,其中Indi_vul∈[0,1],αI为该第一用户个人脆弱性评估值的加权系数。
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