基于虚假概貌协同作用的托攻击检测算法研究

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1、硕士学位论文MASTER'SDISSERTATION论文题目基于虚假概貌协同作用的托攻击检测算法研究作者姓名李斌学科专业软件工程指导教师徐玉辰副教授2016年5月中图分类号：TP181学校代码：10216UDC：004.9密级：公开工学硕士学位论文基于虚假概貌协同作用的托攻击检测算法研究硕士研究生：李斌导师：徐玉辰副教授申请学位：工学硕士学科专业：软件工程所在单位：信息科学与工程学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：燕山大学ADissertationinMechatronicEngineeringBASEDONSY

2、NERGISTICEFFECTOFSHILLINGATTACKINTHESTUDYOFSHILLINGATTACKDETECTIONALGORITHMSbyLiBinSupervisor:AssociateProfessorXuYuchenYanshanUniversityMay,2016摘要摘要信息时代的到来，方便了我们的生活，拓展了我们的眼界。与此同时出现的问题是，信息的过载给人们带来麻烦，想要快速找到所需的信息所付出的代价越来越高。搜索引擎和协同过滤技术是当前解决这一问题的两种主流手段。值得一提的是协同过滤技术在

3、个性化定制方面对用户具有很强的吸引力。伴随电子商务的发展，协同过滤技术正融入到其中，成为推荐系统的核心部分，推荐系统的出现大大提升了用户的购物、听音乐等使用体验。然而由于推荐系统本身的开放性，使得其容易遭受恶意用户的攻击，直接影响到了用户的使用体验，间接影响了电子商务的生存。本文首先分析了目前对于这一问题研究的主要解决技术和国内外现状，同时对于托攻击、托攻击模型、托攻击特征等进行了详细的描述。针对托攻击通过协同作用影响推荐系统这一问题，本文主要围绕托攻击的特点以及作用的方式来进行了思考与研究。对于识别单个用户概貌的托攻

4、击检测算法，推荐系统中的“专家型”用户往往被错误标记，它们所展现的“与众不同”的特征与虚假概貌会很相似。首先，基于信号理论当中的去噪原理，本文基于主成分分析方法对其进行了改进，结合了逻辑斯蒂回归进行有监督分类，该算法能够有效地去除对攻击强度这一先验知识的依赖，并且在准确率这一评价指标上有较好的表现，该算法具有较好的实际应用价值。然后，对于多种混合攻击类型，先前所提出的算法效果较差。对于此问题，本文提出了结合信息熵和主题模型的托攻击检测算法，使用主题模型得到用户的主题分布，托攻击概貌的主题集中，即对应的信息熵较小；相反地

5、，正常用户的通常含有多个主题，即对应的信息熵较大。最后，对前面所提出的算法进行了实验验证，将两个算法在两个不同的数据集上进行对比实验和结果分析。结果表明，本文提出的改进后的算法相较于原始算法，大大提高了预测的准确率。关键词：推荐系统；攻击检测；主成分分析；主题模型IAbstractAbstractTheadventoftheinformationage,itbroadenourhorizonsandmakesourlifemoreconvenient.Atthesametime,theproblemisthatthei

6、nformationoverloadbroughttroubletothepeoplewhowanttoquicklyfindtheinformationbutneedtopaythecostofmoreandmorehigh.Searchengineandcollaborativefilteringtechnologyaretwomainmeansofsolvingthisproblematpresent.Itisworthmentioningthatthecollaborativefilteringtechnolo

7、gyintermsofcustomizationtotheuserwithstrongappeal.Withthedevelopmentofe-commerce,collaborativefilteringtechnologyisintegratedintothemandbecomethecoreoftherecommendationsystem,theemergenceoftherecommendationsystemgreatlyenhancetheuser'sshoppingexperience,tolisten

8、tomusic.However,duetotheopennatureoftherecommendationsystem,itiseasytosufferfromtheattacksofmalicioususers,theattacksdirectlyaffecttheuser'sexperience,andindirectlyaf