一种网络信息溯源方法、装置及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种网络信息溯源方法、系统及介质，属于网络空间安全信息领域。解决现有的传播源定位算法，基于有限观察点所得到的定位信息存在算法消耗大，且准确率比较低的问题。包括：基于用户节点的影响力从图网络中选择特殊节点作为图网络的第一观察点，依次从每个N阶邻居中任意选择一个邻居节点和所述第一观察点添加观察点集合中，确定每个收信观察点与所述图网络中每个用户节点的最短距离和，将最短距离和大于距离阈值的一个或者多个所述用户节点删除，将所述图网络中剩余的用户节点确定为高概率传播源候选点，基于惩罚驱动的最优源估计器对所述高概率传播源候选点进行评估，将惩罚得分最少的用户节点确定为预测传播源。源。源。

【技术实现步骤摘要】
一种网络信息溯源方法、装置及介质


[0001]本专利技术属于网络空间安全信息领域，更具体的涉及一种网络信息溯源方法、装置及介质。

技术介绍

[0002]信息溯源，即传播源定位，是指追溯现实中爆发的谣言、生物疾病、计算机病毒等传播性信息的源头，从而对传播进行控制。在联系日益紧密的今天，有风险的传播过程会危害社会的稳定性。特别当今人口达到80亿，网络用户也有50多亿人。在如此大规模的网络环境下，风险传播的危害性不言而喻，它会让一个团体变得散乱，造成社会的恐慌等，从而对民众的生产生活、社会的稳定、国家的治理带来严重干扰。
[0003]目前，基于网络科学的传播源定位算法具体上分为三大类：基于全局信息的方法、基于局部信息的方法和基于传感器观察(即观察点，监视器，哨兵)的方法。其中，基于全局信息的方法需要获取网络中所有点的感染信息，然后利用这些全局信息对传播源进行推导；基于局部信息的方法则是用网络中局部点的感染信息去推导传播源；基于观察点观察的方法则是提前在网络中布置一定数量的观察点，这些观察点通过捕获传染信息达到监控网络的目的，最后通过这些观察点的信息去推导网络中的传播源。
[0004]Paluch等人在2020年通过对比三类观测方法(基于全局信息的方法、基于局部信息的方法和基于观察点观察的方法)已经证明了基于观察点观察方法的定位效率是最高的。Pinto等人最早在2012年提出了一种基于BFS(英文为Breadth First Search，广度优先搜索)生成树的高斯估计器来估计传播源，但是该假设信息是沿着最短路径传播的，当传播的感染率较低时，传播是相对随机的，而不是沿着最短路径传播，所以该定位方法在某些场景下是不适用的。因此，杨等人通过额外考虑观察点记录的传播方向信息来增强高斯估计器的预测能力；Paluch等人基于高斯估计器考虑了多路径扩散的影响。此外，社团挖掘对传播的影响最近也受到了关注。王等人通过检测网络的社区结构克服社区耦合的影响，进而解决了多传播源定位的问题。但由于这些方法基于多元高斯分布具有较高的复杂度，因此无法灵活高效应用于大规模网络下。
[0005]通过上述分析，现有的传播源定位算法，其基于有限观察点所得到的定位信息存在算法消耗大，且准确率比较低的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术实施例提供一种网络信息溯源方法、装置及介质，可以解决现有的传播源定位算法，其基于有限观察点所得到的定位信息存在算法消耗大，且准确率比较低的问题。
[0007]本专利技术实施例提供一种网络信息溯源方法，包括：
[0008]基于用户节点的影响力从图网络中选择特殊节点作为所述图网络的第一观察点，从所述图网络中确定与所述第一观察点对应的N阶邻居，依次从每个所述N阶邻居中任意选择一个邻居节点和所述第一观察点添加观察点集合中，其中，N为大于1的正整数；
[0009]当有信息传播时，将观察点集合中收到传播信息的第一观察点确定为收信观察点；
[0010]确定每个收信观察点与所述图网络中每个用户节点的最短距离和，将最短距离和大于距离阈值的一个或者多个所述用户节点删除，将所述图网络中剩余的用户节点确定为高概率传播源候选点，基于惩罚驱动的最优源估计器对所述高概率传播源候选点进行评估，将惩罚得分最少的用户节点确定为预测传播源。
[0011]优选地，所述确定与所述第一观察点对应的N阶邻居，依次从每个所述N阶邻居中任意选择一个邻居节点和所述第一观察点添加观察点集合中，具体包括：
[0012]在所述图网络中依次选择第一观察点的一阶邻居、二阶邻居和N阶邻居，从所述以阶邻居中任意选择一个一阶邻居节点，从所述二阶邻居中任意选择一个二阶邻居节点，从N阶邻居中任意选择一个N阶邻居节点，将一阶邻居节点、二阶邻居节点和N阶邻居节点作为第一观察点添加到所述观察点集合中；
[0013]所述观察点集合通过下列公式确定：
[0014][0015]且所述观察点集合满足规范RS(G,O)：
[0016][0017]其中，e(o)是观察点集合O中包括的第一观察点o的偏心率，V为图网络G中的用户节点集合，|V|为用户节点的数量，d(v
i
,O)表示用户节点v
i
到观察点集合O中第一观察点的最短距离，Ω(|V|2)表示复杂度随着用户节点集合V数量的增长呈平方倍增长，Φ(O)表示对观察点集合O的获取过程加以时间和空的约束，s.t.表示约束条件。
[0018]优选地，所述将所述图网络中剩余的用户节点确定为高概率传播源候选点之后，还包括：
[0019]当收信观察点的一阶邻居节点包含观察点集合中的任意一个第一观察点时，将收信观察点的一阶邻居节点分为传递节点、非传递节点和第一观察点，将收信观察点与非传递节点之间的边删除；或者
[0020]当收信观察点的一阶邻居节点只包括用户节点时，将收信观察点的一阶邻居节点分为传递节点和非传递节点，将收信观察点与非传递节点之间的边删除；其中，传递节点用于向收信观察点传递病毒信息。
[0021]优选地，所述高概率传播源候选点通过下列公式确定：
[0022][0023]其中，V
θ
表示高概率成为传播源的候选点集合，d(v
i
,O)表示用户节点v
i
到观察点集合O中第一观察点的最短距离，O
Y
表示收信观察点集合。
[0024]优选地，所述惩罚驱动的最优源估计器如下所示：
[0025][0026]其中，
[0027]d
o,v
＝d(v
ψ(o)
,v)+1
[0028][0029][0030]表示预测传播源，O
Y
表示收信观察点集合，O
N
表示未收信观察点集合，表示奖励系数，是惩罚系数，Γ(v)表示用户节点v的邻居集合，t
o
表示收信观察点o的标准化观察时间，v
ψ(o)
表示收信观察点o的传播来源对应的用户节点，do,v表示推理的从用户节点v到收信观察点o的潜在真实传播路径距离，rp(v)表示用户节点v的奖惩机制。
[0031]优选地，所述收信观察点o的标准化观察时间通过下列公式表示：
[0032][0033]其中，表示传播最早被观察点记录到的时间，ω
+
,ω和ω
‑
分别表示观察时间标准化的惩罚项，并且惩罚力度的排序为ω
+
>ω>ω
‑
。
[0034]优选地，所述特殊节点包括中心节点、叶子节点中的任意一种，所述特殊节点通过下列公式确定：
[0035][0036]其中，表示用户节点vi的邻居数量，argmax表示选择图网络G中的中心节点，argmin表示选择图网络G中的叶子节点，o表示特殊节点，O表示观察点集合。
[0037]本专利技术实施例提供一种网络信息溯源装置，包括：
[003本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种网络信息溯源方法，其特征在于，包括：基于用户节点的影响力从图网络中选择特殊节点作为所述图网络的第一观察点，从所述图网络中确定与所述第一观察点对应的N阶邻居，依次从每个所述N阶邻居中任意选择一个邻居节点和所述第一观察点添加观察点集合中，其中，N为大于1的正整数；当有信息传播时，将观察点集合中收到传播信息的第一观察点确定为收信观察点；确定每个收信观察点与所述图网络中每个用户节点的最短距离和，将最短距离和大于距离阈值的一个或者多个所述用户节点删除，将所述图网络中剩余的用户节点确定为高概率传播源候选点，基于惩罚驱动的最优源估计器对所述高概率传播源候选点进行评估，将惩罚得分最少的用户节点确定为预测传播源。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述图网络中确定与所述第一观察点对应的N阶邻居，依次从每个所述N阶邻居中任意选择一个邻居节点和所述第一观察点添加观察点集合中，具体包括：在所述图网络中依次选择第一观察点的一阶邻居、二阶邻居和N阶邻居，从所述一阶邻居中任意选择一个一阶邻居节点，从所述二阶邻居中任意选择一个二阶邻居节点，从N阶邻居中任意选择一个N阶邻居节点，将一阶邻居节点、二阶邻居节点和N阶邻居节点作为第一观察点添加到所述观察点集合中；所述观察点集合通过下列公式确定：且所述观察点集合满足规范RS(G,O)：其中，e(o)是观察点集合O中包括的第一观察点o的偏心率，V为图网络G中的用户节点集合，|V|为用户节点的数量，d(v
i
,O)表示用户节点v
i
到观察点集合O中第一观察点的最短距离，Ω(|V|2)表示复杂度随着用户节点集合V数量的增长呈平方倍增长，Φ(O)表示对观察点集合O的获取过程加以时间和空的约束，s.t.表示约束条件。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图网络中剩余的用户节点确定为高概率传播源候选点之后，还包括：当收信观察点的一阶邻居节点包含观察点集合中的任意一个第一观察点时，将收信观察点的一阶邻居节点分为传递节点、非传递节点和第一观察点，将收信观察点与非传递节点之间的边删除；或者当收信观察点的一阶邻居节点只包括用户节点时，将收信观察点的一阶邻居节点分为传递节点和非传递节点，将收信观察点与非传递节点之间的边删除；其中，传递节点用于向收信观察点传递病毒信息。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高概率传播源候选点通过下列公式确定：
其中，V
θ
表示高概率成为传播源的候选点集合，d(v
i
,O)表示用户节点v
i
到观察点集合O中第一观察点的最短距离，O
Y
表示收信观察点集合。5.如权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王震，侯东鹏，高超，李向华，李学龙，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：