【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及社交網絡隱私保護，特別是涉及基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，適用于復雜網絡環境中的攻擊場景。
技術介紹
1、在大數據時代的背景下，復雜網絡分析已成為跨學科研究的熱點，其研究內容涵蓋了社會科學、生物學、信息科學等諸多領域。作為網絡結構解析的核心工具，社區檢測技術能夠揭示網絡中節點的緊密聯系及其構成的功能模塊，對于網絡分析、推薦系統、社交媒體等領域具有深遠的影響。該技術旨在識別網絡中節點高度互聯的子集，即社區，其特征表現為內部節點間的連接強度遠高于與外部節點的連接。這種結構特征對于理解網絡的功能模塊和層次結構至關重要。然而，社區檢測算法在網絡安全領域可能被濫用，從而引發隱私安全問題。由于該算法可能暴露網絡中個人或群體的秘密聯系，因此，研究如何通過攻擊手段干擾社區檢測算法，以隱藏或偽裝網絡的真實結構，已成為網絡安全研究的關鍵方向。目前，大多數網絡攻擊方法專注于針對特定社區檢測算法的弱點進行干擾，但這些方法往往未能充分利用網絡內部的社區結構特性，導致攻擊效果不盡如人意。因此開發一種能夠有效干擾復雜社區結構的網絡攻擊方法，不僅在理論上具有創新性，而且在實際應用中具有重要的戰略價值，因此本專利技術提出基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法。
技術實現思路
1、本專利技術的目的是提供基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，利用社區結構信息設計矩陣分解算法，生成擾動后的網絡，達到對復雜網絡中社區結構的精準干擾，不僅能夠顯著降低網絡中社區結構的相似性，還能在保證網絡整體結
2、為實現上述目的，本專利技術提供了如下方案：
3、基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，包括：
4、獲取目標社區網絡的鄰接矩陣；
5、根據所述鄰接矩陣構建所述目標社區網絡的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣，并通過對所述原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣進行迭代優化，獲取優化后的擾動矩陣；
6、將所述優化后的擾動矩陣施加到所述鄰接矩陣中，獲取攻擊后的鄰接矩陣，完成對所述目標社區網絡的攻擊。
7、可選地，根據所述鄰接矩陣構建所述目標社區網絡的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣包括：
8、設置若干隨機矩陣，對若干隨機矩陣分別進行迭代分解，獲取初始化的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣。
9、可選地，所述隨機矩陣包括第一隨機矩陣、第二隨機矩陣、第三隨機矩陣，所述第一隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣進行迭代分解獲取初始化的原社區網絡隸屬度矩陣，所述第二隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第三隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的攻擊后社區網絡隸屬度矩陣，所述第三隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第二隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的擾動矩陣。
10、可選地，對所述原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣進行迭代優化采用交替優化策略。
11、為進一步地實現上述目的，本專利技術還提供了基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊系統，包括：
12、矩陣獲取模塊，用于獲取目標社區網絡的鄰接矩陣；
13、矩陣處理模塊，用于根據所述鄰接矩陣構建所述目標社區網絡的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣，并通過對所述原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣進行迭代優化，獲取優化后的擾動矩陣；
14、網絡攻擊模塊，用于將所述優化后的擾動矩陣施加到所述鄰接矩陣中，獲取攻擊后的鄰接矩陣，完成對所述目標社區網絡的攻擊。
15、可選地，所述矩陣處理模塊，具體用于根據所述鄰接矩陣構建所述目標社區網絡的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣包括：
16、設置若干隨機矩陣，對若干隨機矩陣分別進行迭代分解，獲取初始化的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣。
17、可選地，所述隨機矩陣包括第一隨機矩陣、第二隨機矩陣、第三隨機矩陣，所述第一隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣進行迭代分解獲取初始化的原社區網絡隸屬度矩陣，所述第二隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第三隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的攻擊后社區網絡隸屬度矩陣，所述第三隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第二隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的擾動矩陣。
18、可選地，所述矩陣處理模塊，具體用于對所述原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣進行迭代優化采用交替優化策略。
19、為進一步地實現上述目的，本專利技術還提供了一種處理器，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行所述基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法。
20、為進一步地實現上述目的，本專利技術還提供了一種電子設備，包括一個或多個存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲一個或多個程序，其中，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現所述基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法。
21、本專利技術的有益效果為：
22、(1)本專利技術采用基于非冗余社區結構的矩陣分解策略，能夠更精準地識別網絡中的關鍵社區結構，并通過控制擾動矩陣的更新，實現對社區檢測結果的有效干擾。
23、(2)本專利技術通過優化社區隸屬度矩陣，最大限度地減少了對非目標區域的冗余干擾，在干擾社區檢測的同時有效保持網絡整體結構的合理性。
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1.基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，根據所述鄰接矩陣構建所述目標社區網絡的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣包括：
3.根據權利要求2所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，所述隨機矩陣包括第一隨機矩陣、第二隨機矩陣、第三隨機矩陣，所述第一隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣進行迭代分解獲取初始化的原社區網絡隸屬度矩陣，所述第二隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第三隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的攻擊后社區網絡隸屬度矩陣，所述第三隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第二隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的擾動矩陣。
4.根據權利要求1所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，對所述原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣進行迭代優化采用交替優化策略。
5.基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊系統，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的基于非冗余社區結構學習的社區
7.根據權利要求6所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊系統，其特征在于，所述隨機矩陣包括第一隨機矩陣、第二隨機矩陣、第三隨機矩陣，所述第一隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣進行迭代分解獲取初始化的原社區網絡隸屬度矩陣，所述第二隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第三隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的攻擊后社區網絡隸屬度矩陣，所述第三隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第二隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的擾動矩陣。
8.根據權利要求5所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊系統，其特征在于，所述矩陣處理模塊，具體用于對所述原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣進行迭代優化采用交替優化策略。
9.一種處理器，其特征在于，所述處理器用于運行程序，其中，所述程序運行時執行權利要求1至4任一項所述的方法。
10.一種電子設備，其特征在于，包括一個或多個存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲一個或多個程序，其中，當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行時，使得所述一個或多個處理器實現權利要求1至4任一項所述的方法。
...【技術特征摘要】
1.基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，根據所述鄰接矩陣構建所述目標社區網絡的原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣包括：
3.根據權利要求2所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，所述隨機矩陣包括第一隨機矩陣、第二隨機矩陣、第三隨機矩陣，所述第一隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣進行迭代分解獲取初始化的原社區網絡隸屬度矩陣，所述第二隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第三隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的攻擊后社區網絡隸屬度矩陣，所述第三隨機矩陣用于與所述鄰接矩陣、第二隨機矩陣進行迭代分解獲取初始化的擾動矩陣。
4.根據權利要求1所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊方法，其特征在于，對所述原社區網絡隸屬度矩陣、攻擊后社區網絡隸屬度矩陣、擾動矩陣進行迭代優化采用交替優化策略。
5.基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊系統，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的基于非冗余社區結構學習的社區網絡攻擊系統，其特征在于，所述矩陣處理模塊，具體用于根據所述鄰接...
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