AbuSniff：针对滥用型 Facebook 好友的自动检测与防御

攻击者利用社交网络好友关系从用户处收集敏感数据，并以包括假新闻、网络欺凌、恶意软件与宣传在内的滥用行为加以针对。举例而言，80 名用户研究参与者中有 71 人至少拥有 1 名从未在 Facebook 或现实中互动的好友，或其认为可能滥用其发布照片或状态更新、或发布攻击性、虚假或恶意内容的好友。我们引入 AbuSniff，一个识别被视为陌生人或滥用型 Facebook 好友、并通过取消好友、取消关注或限制此类好友信息访问来保护用户的系统。我们开发问卷以检测感知陌生人与好友滥用。我们引入互 Facebook 活动特征，并表明其可训练监督学习算法预测问卷回答。我们通过来自 25 个国家共 263 名参与者的多项用户研究评估了 AbuSniff。回答问卷后，参与者分别在 91.6% 与 90.9% 的案例中同意取消关注与限制滥用者，并在 92.45% 的案例中同意隔离或删除非滥用陌生人。在未回答问卷时，参与者在 78.2% 的案例中同意对预测为陌生人或滥用型的好友采取 AbuSniff 建议动作。AbuSniff 提升了参与者自我报告的对拒绝陌生人与滥用者邀请的意愿、对好友滥用影响的认识以及其感知到免受好友滥用的保护。