基于边聚类的电力通信网Sybil攻击检测算法
党晓婧1
张林1
吕启深1
彭浩2
张柏松2
1.中国南方电网有限公司 深圳供电局电力科学研究院,广东 深圳5180002.深圳康托普信息技术有限公司 业务研究中心,广东深圳518034
摘要：针对电力通信网络频繁遭受Sybil攻击的问题,提出了一种基于K-means边聚类的Sybil攻击团体检测算法.通过优化边聚类和边介数的计算方法,提出了传统K-means聚类算法的改进方法,计算了通信网络中的聚类系数,根据合法用户的真实数量,建立更加精确的攻击边集合与真实边集合,从而初步检测出所有可疑的攻击边,并使用标签传播算法检测Sybil攻击行为所在的恶意团体.仿真结果表明,与经典的SybilLimit算法相比,在所有的攻击路径数量下,该Sybil攻击检测算法具有更加优秀的检测性能.
关键词：社交网络Sybil攻击K-means算法攻击检测边介数边聚类欧氏距离标签传播
分类号：TM73(输配电工程、电力网及电力系统)
资助基金：国家自然科学基金(61033004)中国南方电网有限公司深圳供电局有限公司科技项目(090000GS62161590)
论文发表日期：2022-09-25
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 502-506 )
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