基于局部密度的用户概貌攻击检测算法  

Local Density-based Algorithm for Detecting User Profile Attacks

作　　者：张付志[1] 魏莎[2] 

机构地区：[1]燕山大学信息科学与工程学院,河北秦皇岛066004 [2]河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,河北秦皇岛066004

出　　处：《小型微型计算机系统》2013年第4期850-855,共6页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：河北省自然科学基金项目(F2011203219)资助;河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZH2012028)资助

摘　　要：针对现有的用户概貌攻击检测算法在检测模糊攻击时精确度不高的问题,本文提出一种基于局部密度的用户概貌攻击检测算法.首先,利用LOF离群点检测算法为每个用户计算局部离群因子,得到用户的局部离群程度;然后,结合攻击用户对目标项目的评分与真实用户评分之间的差异,进一步确定目标项目及攻击目的,最终给出目标项目所对应的攻击概貌.实验结果表明,该算法无论是针对标准攻击还是模糊攻击,均具有较高的检测精度.The existing user profile attacks detection algorithms have lower precision when detecting obfuscated attacks. With this in mind, a local density-based algorithm to detect user profile attacks is proposed. We first calculate the local outlier factor for each user profile using LOF outlier detection algorithm and get the local deviation degree of the users. Then combined with the difference of the target item rated by attackers and genuine users, we can find the target item and attack purpose so as to identify the corresponding attack profiles. The experimental results show that the proposed algorithm has higher accuracy both in detecting standard attack and obfuscated attack.

关 键 词：用户概貌攻击 攻击检测 模糊攻击 局部密度 局部离群因子 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]