[发明专利]基于用户关联结构划分的在线社交网络快速修复方法有效
申请号: | 201310637200.3 | 申请日: | 2013-12-02 |
公开(公告)号: | CN103595734A | 公开(公告)日: | 2014-02-19 |
发明(设计)人: | 王蕊;张道娟 | 申请(专利权)人: | 中国科学院信息工程研究所 |
主分类号: | H04L29/06 | 分类号: | H04L29/06;H04L12/24 |
代理公司: | 北京君尚知识产权代理事务所(普通合伙) 11200 | 代理人: | 余长江 |
地址: | 100093 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 用户 关联 结构 划分 在线 社交 网络 快速 修复 方法 | ||
技术领域
本发明属于网络安全技术领域,具体涉及一种智能终端中基于用户关联结构划分的在线社交网络快速修复方法。
背景技术
随着在线社交网络与智能终端的不断发展,越来越多的用户开始频繁地在智能终端上使用在线社交网络,随之而来的安全性问题的影响也愈发严峻。其中,通过在线社交网络中的安全漏洞实施攻击及隐私窃取是最常见的威胁之一,而这一威胁伴随着拥护对智能终端及社交网络的依赖性和使用频繁度的增高而不断加剧,对智能终端及社交网络的安全性防护以及用户隐私保护等方面带来了严峻挑战。
在线社交网络,由于其自身实现中难以避免的各种漏洞,复杂网络拓扑特性、社会工程学特性以及开放API等支持供第三方实施开发等特性,为各类漏洞攻击及其迅速、广泛传播提供了有利条件,近年来在线社交网络遭受攻击的例子层出不穷。而随着智能终端的普及和大规模使用,用户开始在智能终端上使用在线社交网络,当其出现漏洞被攻击以及有更新修复补丁需要发放时,智能终端上的网络带宽无法和PC终端相比,且无法保证用户在使用哪一种网络,无法保证带宽。由于智能终端网络带宽的限制等问题,存在着无法在最短时间统一发放修复补丁的问题,从而为漏洞攻击提供了有利条件。而如何安排漏洞修复及补丁发放,使智能终端上在线社交网络的漏洞尽快被修复,攻击危害尽量降低,是目前亟需研究解决的关键问题之一。
当前,已有一些工作研究者对智能终端以及在线社交网络恶意代码的抑制及修复方法进行了研究。比较具有代表性的相关方法主要包括:在针对智能终端上传播的蠕虫抑制修复方法上,美国宾州州立大学的朱森存教授等人,针对通过手机传播的蠕虫,提出了基于社交关系的手机蠕虫抑制修复方案,其主要思想是提取出移动网络中的社交关系图并划分为不同的组,通过对组内成员进行补丁修复将蠕虫尽量控制在特定区域内,从而抑制蠕虫传播的思路。在针对社交网络中的蠕虫传播抑制方法,美国佛罗里达大学的Nguyen等人提出了一种抑制社交网络中蠕虫的传播方法,考虑了社交网络拓扑的动态变化这一因素,利用社交网络的群组结构找出网络中的核心薄弱节点,通过对这些节点的修复抑制蠕虫的传播。
上述方法为智能终端社交网络的漏洞修复及补丁发放提供了较好的借鉴思路,但是由于在线社交网络的用户关系和相对手机移动网络中的社交关系更为复杂,如果直接应用当前针对手机社交关系的划分方案,便会出现大量用户聚集到同一用户组,无法起到较好的划分抑制效果;而由于智能终端移动网络的带宽等限制,使得传统互联网中在线社交网络的修复及补丁发放方式受到了极大制约,从而无法快速有效的实现补丁发放及漏洞修复,其时间滞后性将带来更多的用户遭受攻击危害。因此,如何实现智能终端在线社交网络补丁发放及漏洞修复、降低攻击危害的快速且有效的方法,是目前维护智能终端在线社交网络安全的重要需求。
发明内容
针对当在智能终端上使用的在线社交网络出现漏洞及攻击时,如何实施快速修复降低攻击危害的问题,本发明的目的在于提出一种智能终端中基于用户关联结构划分的在线社交网络快速修复方法,通过分析在线社交网络的信息传播情况,将用户根据分析结果划分关联结构,并识别标记关联结构中的关键节点和边界节点,当出现漏洞或攻击需要发放补丁及修复方法时,通过先修复关键节点和边界节点的方式,有效限制漏洞攻击的大肆传播,并达到在智能终端有限带宽的情况下迅速修复的目的。
本发明的技术方案如下:一种基于用户关联结构划分的在线社交网络快速修复方法,其步骤包括:
1)在移动智能终端根据在线社交网络中的用户关系数据构建用户关联图G;
2)在所述图G中计算节点和节点群的消息传播能力;
3)根据所述消息传播能力将所述图G划分为第一级用户关联结构群,并在所述第一级用户关联结构群的基础上进行第二级用户关联结构群划分;
4)在所述第一级用户关联结构群和/或第二级用户关联结构群中将权重最大的节点标记为关键节点,同时将群之间的相邻接的节点标记为边界节点;
5)按照先向关键节点和/或边界节点发送补丁的快速修复方式,然后再逐步修补其他节点,完成修复。
更进一步,所述节点群U的消息传播能力其中n为U中的节点数量,m为连接边的数量,pij是节点的消息传播能力。
更进一步,所述pij通过获取社交网络单位时间内的节点之间的消息传播概率表示。
更进一步,根据所述消息传播能力将消息传递频繁的用户节点划到同一结构群中,使群内的消息传递能力强,群与群之间的消息传递能力低。
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