تشخیص ناهنجاری ها در شبکه های اجتماعی پویا بر اساس سنجش رفتاری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی، دانشگاه بوعلی سینا، همدان

چکیده

از آنجایی­ که شناسایی ناهنجاری در شبکه­های اجتماعی پویا، در یک دنباله­ای از گراف­ها در طول زمان صورت می­گیرد، علاوه بر چالش ذخیره‌سازی، فرآیند شناسایی به دلیل آهستگی تکامل گراف­ها دشوار است. چند گراف­ در بازه زمانی مشخص انتخاب می­گردد و با بررسی تغییرات این گراف­ها ناهنجاری احتمالی شناسایی می­گردد. بنابراین انتخاب تعداد گراف(نقاط زمانی) در دنباله گراف­ها به‌عنوان یک چالش مهم در شناسایی ناهنجاری­ها در شبکه­های اجتماعی پویاست در این مقاله روشی نوینی برای شناسایی ناهنجاری مبتنی بر داده­های ساختاری مستخرج از گراف پویای شبکه اجتماعی ارائه گردیده است. با استخراج شاخص­های مرکزیت از گراف شبکه و میانگین نرمال شده آن‌ها، معیار فعالیت برای هر فرد تعریف‌شده است. با گذر زمان، تغییرات معیار فعالیت برای هر فرد موردسنجش قرارگرفته و به‌عنوان امکان رفتار هنجار یا ناهنجار علامت‌گذاری می­گردد. درصورتی‌که شاخص سنجش رفتار فرد از آستانه معینی بیشتر گردید به‌عنوان ناهنجاری گزارش می­گردد. نتایج نشان داد که روش ارائه‌شده بر روی مجموعه داده VAST 2008 تعداد ناهنجاری بیشتری را با دقت 29/64 و فراخوان 82/81 یافته است. همچنین با انتخاب تعداد مختلف نقاط زمانی در دنباله گراف تعداد ناهنجاری بیشتری را شناسایی نموده است.

کلیدواژه‌ها


[1]     Y. Liu and S. Chawla, “Social Media Anomaly Detection: Challenges and Solutions,” in Proceedings of the 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining, pp. 2317-2318, 2015.##
[2]     R. Yu, X. He, and Y. Liu, “Glad: Group Anomaly Detection In Social Media Analysis,” ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data  ACM T Knowl Discov D, vol. 10, no. 2, pp. 1-22, 2015.##
[3]     G. Shahmohammadi and S. Kamalizadeh, “Providing a Method for Identifying Phishing Website of Internet Payment Service, ” Electronic and Cyber Defense, vol. 4, no. 3, pp. 11-26, 2016. [Online]. Available: https://ecdj.ihu.ac.ir/article_200116_a099f2e1cdcda998bb5178d572a36436.pdf.##
[4]     V. Chandola, A. Banerjee, and V. Kumar, “Anomaly Detection: A Survey,” ACM computing surveys ACM Comput. Surv., vol. 41, no. 3, pp. 1-58, 2009.##
[5]     M. E. Newman, D. J. Watts, and S. H. Strogatz,  “Random Graph Models of Social Networks,” Proceedings of the national academy of sciences, vol. 99, no. 1, pp.             2566-2572, 2002.##
[6]     L. Akoglu, H. Tong, and D. Koutra, “Graph Based Anomaly Detection and Description: A Survey,” Data mining and knowledge discovery Data Min Knowl Disc, vol. 29, no. 3, pp. 626-688, 2015.##
[7]     M. Zamini and S. M. H. Hasheminejad,  “A Comprehensive Survey of Anomaly Detection in Banking, Wireless Sensor Networks, Social Networks, and Healthcare, ” Intelligent Decision Technologies              FRONT ARTIF INTEL AP, vol. 13, no. 2, pp. 229-270, 2019.##
[8]     S. Ranshous, S. Shen, D. Koutra, S. Harenberg, C. Faloutsos, and N. F. Samatova,  “Anomaly Detection in Dynamic Networks: A Survey, ” Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics, vol. 7, no. 3, pp. 223-247, 2015.##
[9]     R. Hassanzadeh, R. Nayak, and D. Stebila, “Analyzing the Effectiveness of Graph Metrics for Anomaly Detection in Online Social Networks,” in International Conference on Web Information Systems Engineering, Springer, pp.       624-630, 2012.##
[10]   K. Das, S. Samanta, and M. Pal, “Study on Centrality Measures in Social Networks: A Survey,” Social Network Analysis and Mining, vol. 8, no. 1, p. 13, 2018.##
[11]   F. Riquelme, P. Gonzalez-Cantergiani, X. Molinero, and M. Serna, “Centrality Measure in Social Networks Based on Linear Threshold Model,” Knowledge-Based Systems Knowl-Based Syst., vol. 140, pp. 92-102, 2018.##
[12]   M. Z. Al-Taie and S. Kadry, Python for Graph and Network Analysis, Springer, 2017.##
[13]   A. Hagberg, D. Schult, and P. Swart,  “NetworkX Reference, Release 2.3,” NetworkX Developers, Last updated on Apr. 11, 2019.##
[14]   M. Mirzaee and A. Mahabadi, “Anomaly Detection Method in Attributed Graph, Based on Community Detection and Feature Selection,” Electronic and Cyber Defense, 2019.##
[15]   N. A. Heard, D. J. Weston, K. Platanioti, and D. J. Hand,  “Bayesian Anomaly Detection Methods for Social Networks,” The Annals of Applied Statistics, vol. 4, no. 2, pp. 645-662, 2010.##
[16]   M. G. Vigliotti and C. Hankin,  “Discovery of anomalous behaviour in temporal networks,” Social Networks, vol. 41, pp. 18-25, 2015.##
[17]   V. K. Giri and S. Sachdeva, “Anomaly Detection in Social Networks,” in 2019 9th International Conference on Cloud Computing, Data Science & Engineering (Confluence), IEEE, pp. 698-703, 2019.##
[18]   R. Kaur and S. Singh, ”A Comparative Analysis of Structural Graph Metrics to Identify Anomalies in Online Social Networks,” Computers & Electrical Engineering Comput. Electr. Eng., vol. 57, pp. 294-310, 2017.##