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一种基于机器学习的新型通用算法可以检测出虚假的Facebook和Twitter账户了
2018年04月19日 由 nanan 发表
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以色列科学家们开发了一种基于机器学习的新型通用算法，用于检测社交网络平台(包括Facebook和Twitter在内)上的虚假账户，这在网络安全领域具有相当大的应用潜力。
“最近有关于用户隐私泄露的新闻，以及利用社交媒体来影响选举，从根本上解决虚假用户的问题从没有像现在这样变得重要，”以色列的本·古里安大学(BGU)的首席研究员Dima Kagan说。
研究表明，该算法是通用的，在揭露虚假用户和在社交网络中披露有影响力的人方面都是有效的。
研究人员表示:“总的来说，研究结果表明，在现实生活中（即使在Twitter上），我们也可以发现那些有着恶意的用户。”
基于机器学习的新算法在《社交网络分析与挖掘》杂志中有详细阐述，包括其工作原理：假设虚假账户倾向于与网络中的其他用户建立不可能的链接。
新算法构建了一个链接预测分类器，可以准确地估计两个用户之间存在链接的概率。
新算法还基于链接预测分类器创建的特性生成一组新的元特性。研究人员利用元特征构建了一个通用分类器，可以检测各种在线社交网络中的虚假信息。
Kagan说表示:“我们在10个不同的社交网络上对我们的算法进行了模拟和真实数据的测试，并且表现都很好。”
此前，BGU的研究人员开发了社交隐私保护程序(SPP)，以帮助用户在几秒钟内评估好友列表，以识别哪些人联系少或没有相互联系，并且确定哪些是虚假信息。
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