基于在线聚类的协同作弊团体识别方法

孙 勇 谭文安 金 婷 周亮广

1(南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京 211106) 2 (安徽省地理信息集成应用协同创新中心(滁州学院) 安徽滁州 239000) (ysun.nuaa@yahoo.com)

随着云计算、服务计算以及社会计算等新技术不断应用于企业信息领域，越来越多的业务过程跨越了企业组织边界，构成了不同组织间松散耦合的云计算应用系统.云计算的广泛应用将传统的封闭、静态、可控的企业计算环境迁移到以开放、动态、不确定为特征的面向大规模服务计算的分布式系统.支持云计算应用系统的可信服务评估模型正面临着协同作弊和虚假评价等各种恶意攻击[1-2]，严重影响了企业之间的协同工作效率[3].而且，传统的服务评估模型只适用于小规模企业信息系统，难以满足大数据环境下云计算应用系统的服务可信度评估和实时计算的要求.

在互联网应用中，协同服务系统日志的反馈数据可能存在着大量的虚假内容，严重干扰了云计算应用系统从海量的反馈数据中发现高可信的服务.在此背景下，尽管面向服务的云计算应用系统凭借集成第三方服务，降低了业务运作的成本，但也隐藏着巨大的风险.现有的跨组织云平台缺乏行之有效的可信评价机制应对恶意欺诈行为[4-8]，而是假设反馈用户的评分值是真实可靠的，不存在虚假行为.但是，在现实世界中，攻击用户为了个体组织利益，对某些服务故意给出虚假错误的评价，影响了服务协同系统的预……