基于边聚类的电力通信网Sybil攻击检测算法

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

所属期刊栏目：44

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;中国南方电网有限公司深圳供电局有限公司科技项目

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：502-506