Cerberus:基于深度学习的跨网站社交机器人检测系统

TP39; 社交网站吸引了数十亿用户,影响着人们的生活方式.社交网站作为开放平台,注册加入的门槛较低,社交机器人能够轻易地注册,并进行舆论导向控制、不实信息传播等有害活动,以谋取利益.单一社交网站的机器人检测系统往往需要依赖用户的历史行为数据进行分析.因此,社交机器人在被识别出之前往往已经成功实施了恶意攻击.为尽早地识别出社交机器人,提出了跨网站社交机器人检测系统Cerberus.Cerberus可以解决用户早期在单个社交网站上数据不充足导致的用户识别"冷启动"的问题.Cerberus使用用户在Medium网站上的个人信息和历史活动信息,对用户链接在Twitter上的账号是...

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Published in智能科学与技术学报 Vol. 6; no. 4; pp. 482 - 494
Main Authors 汤家伟, 刘育杉, 高敏, 宫庆媛, 王新, 陈阳
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 复旦大学计算机科学技术学院,上海 200438%复旦大学智能复杂体系基础理论与关键技术实验室,上海 200438 01.12.2024
Subjects
社交机器人检测
在线社交网络
跨网站链接
deep learning
cross-site linking
冷启动用户
cold-start user
social bot detection
深度学习
online social network
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ISSN2096-6652
DOI10.11959/j.issn.2096-6652.202436

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Summary:TP39; 社交网站吸引了数十亿用户,影响着人们的生活方式.社交网站作为开放平台,注册加入的门槛较低,社交机器人能够轻易地注册,并进行舆论导向控制、不实信息传播等有害活动,以谋取利益.单一社交网站的机器人检测系统往往需要依赖用户的历史行为数据进行分析.因此,社交机器人在被识别出之前往往已经成功实施了恶意攻击.为尽早地识别出社交机器人,提出了跨网站社交机器人检测系统Cerberus.Cerberus可以解决用户早期在单个社交网站上数据不充足导致的用户识别"冷启动"的问题.Cerberus使用用户在Medium网站上的个人信息和历史活动信息,对用户链接在Twitter上的账号是否为社交机器人账号进行预测.结果表明,该系统的AUC值可达0.7552,具有良好的识别准确性.
ISSN:2096-6652
DOI:10.11959/j.issn.2096-6652.202436