Resumen

Socialnet se convierte en un componente importante en la vida real, atrayendo una gran cantidad de cuestiones de estudio de la seguridad y la seguridad. Recientemente, debido a las caractersticas de la estructura de los grafos de la red social, se han descubierto ataques de adversarios a la clasificacin de nodos, y se han desarrollado mtodos de ataque automticos como el ataque de gradiente rpido (FGA) y NETTACK para ataques por nodo, que pueden utilizarse para ataques multinodo de forma secuencial. Sin embargo, debido a la influencia de la perturbacin entre diferentes ataques por nodo, el mtodo secuencial anterior no garantiza una tasa de xito de ataque global para todos los nodos objetivo, bajo un presupuesto fijo de perturbacin. En este artculo, proponemos un marco de ataque adversario paralelo para la clasificacin de nodos. Rediseamos una nueva funcin de prdida y una nueva funcin objetivo para perturbaciones sin restricciones y con restricciones, respectivamente. A travs de la construccin de mecanismos de interseccin y suplemento de perturbaciones, integramos P-FGA basado en filtrado de nodos y P-NETTACK en un marco unificado, realizando finalmente ataques adversarios paralelos. Se realizan experimentos con el conjunto de datos de la red social poltica Polblogs, con un anlisis detallado, para demostrar la eficacia de nuestro enfoque.

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Red social; Seguridad; Ataques de adversarios; Clasificación de nodos; Perturbación
• Keywords:Socialnet; Security; Safety; Adversarial attacks; Node classification; Perturbation