[发明专利]一种针对无组织恶意攻击的攻击检测方法有效
| 申请号： | 201710811240.3 | 申请日： | 2017-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN107689960B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 周志华;庞明;高尉;陶敏 | 申请（专利权）人： | 南京大学 |
| 主分类号： | H04L29/06 | 分类号： | H04L29/06 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 李玉平 |
| 地址： | 210046 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种可以对推荐系统中无组织的恶意攻击进行检测，从而更好的保证推荐系统的质量的学习算法。本发明首次提出并解决了无组织的小规模攻击场景下的攻击检测任务，将其形式化为一个矩阵补全的学习问题，利用我们提出的矩阵补全算法得到评分矩阵M对应的真实评分矩阵X，系统噪声矩阵Z，以及恶意攻击偏差矩阵Y。根据恶意攻击偏差矩阵Y的信息检测出用户中的恶意攻击者。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 组织 恶意 攻击 检测 方法 | ||
【主权项】：
一种针对无组织恶意攻击的攻击检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.1，将所有的用户给物品的评分转化为一个不完全的评分矩阵M，根据评分矩阵M的用户数目、物品数目、评分数目以及评分的区间确定算法的参数；步骤1.2，利用矩阵补全算法，根据评分矩阵M得到其对应的真实评分矩阵X，系统噪声矩阵Z，以及恶意攻击偏差矩阵Y；步骤1.3，根据恶意攻击偏差矩阵Y的信息从用户中检测出恶意攻击者。
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