[發(fā)明專利]一種針對(duì)無組織惡意攻擊的攻擊檢測(cè)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710811240.3
• 申請(qǐng)日: 2017-09-11
• 公開（公告）號(hào): CN107689960B
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 周志華;龐明;高尉;陶敏
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L29/06
• 分類號(hào): H04L29/06
• 代理公司: 南京蘇高專利商標(biāo)事務(wù)所(普通合伙) 32204
• 代理人: 李玉平

1.一種針對(duì)無組織惡意攻擊的攻擊檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1.1，將所有的用戶給物品的評(píng)分轉(zhuǎn)化為一個(gè)不完全的評(píng)分矩陣M，根據(jù)評(píng)分矩陣M的用戶數(shù)目、物品數(shù)目、評(píng)分?jǐn)?shù)目以及評(píng)分的區(qū)間確定算法的參數(shù)，具體包括：根據(jù)評(píng)分矩陣M的用戶數(shù)目、物品數(shù)目、評(píng)分?jǐn)?shù)目確定算法允許的系統(tǒng)噪聲矩陣Z的上界；根據(jù)評(píng)分矩陣M的評(píng)分區(qū)間確定惡意評(píng)分偏離真實(shí)評(píng)分的下界；

步驟1.2，利用矩陣補(bǔ)全算法，根據(jù)評(píng)分矩陣M得到其對(duì)應(yīng)的真實(shí)評(píng)分矩陣X，系統(tǒng)噪聲矩陣Z，以及惡意攻擊偏差矩陣Y；

步驟1.3，根據(jù)惡意攻擊偏差矩陣Y的信息從用戶中檢測(cè)出惡意攻擊者。

2.如權(quán)利要求1所述的針對(duì)無組織惡意攻擊的攻擊檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)評(píng)分矩陣M，利用矩陣補(bǔ)全算法得到評(píng)分矩陣M對(duì)應(yīng)的真實(shí)評(píng)分矩陣X，系統(tǒng)噪聲矩陣Z，以及惡意攻擊偏差矩陣Y，具體為：評(píng)分矩陣M由真實(shí)評(píng)分矩陣X，系統(tǒng)噪聲矩陣Z，以及惡意攻擊偏差矩陣Y組成，因此M＝X+Z+Y。

3.如權(quán)利要求2所述的針對(duì)無組織惡意攻擊的攻擊檢測(cè)方法，其特征在于，根據(jù)M＝X+Z+Y，以及X，Z，Y所具有的性質(zhì)，得到優(yōu)化目標(biāo)，

s.t.P_Ω(X+Z+Y)＝P_ΩM，

||P_Ω(Z)||_F≤δ

其中||·||_*表示矩陣的核范數(shù)，||·||₁表示矩陣的L₁范數(shù)，||·||_F表示矩陣的弗羅貝尼烏斯范數(shù)，X，Y表示矩陣X和Y對(duì)應(yīng)元素的乘積和；超參數(shù)τ，α和6用于對(duì)優(yōu)化目標(biāo)中各項(xiàng)的側(cè)重程度進(jìn)行權(quán)衡；Ω是所有評(píng)分項(xiàng)下標(biāo)的集合，M_ij表示用戶i在物品j上的評(píng)分，P_Ω為正交投影。

4.如權(quán)利要求1所述的針對(duì)無組織惡意攻擊的攻擊檢測(cè)方法，其特征在于，所述根據(jù)惡意攻擊偏差矩陣Y的信息從用戶中檢測(cè)出惡意攻擊者，具體為：惡意攻擊偏差矩陣Y的每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)用戶的評(píng)分偏差信息，如果Y的一行存在非零元素，則判定該行對(duì)應(yīng)的用戶為惡意攻擊者。