BotSpot：Twitter 内机器人账户的深度学习分类
密码学与安全
2021-09-09 v1 人工智能
社会与信息网络
摘要
Twitter 的开放性特征允许程序通过 Twitter API 自动生成和控制 Twitter 账户。这些被称为机器人的账户可以自动执行推文、转推、关注、取消关注或向其他账户发送私信等操作，就像真人一样。它们还可以执行恶意任务，如传播假新闻、垃圾信息、恶意软件和其他网络犯罪。本文中，我们引入了一种使用深度学习的新型机器人检测方法，采用多层感知器神经网络和机器人账户的九个特征。我们开发了一个网络爬虫，自动从公开 Twitter 账户收集数据，并构建测试和训练数据集，包含 860 个人类和机器人账户样本。初步训练完成后，多层感知器神经网络达到了 92% 的总体准确率，证明了所提方法的性能。
引用
@article{arxiv.2109.03710,
title = {BotSpot: Deep Learning Classification of Bot Accounts within Twitter},
author = {Christopher Braker and Stavros Shiaeles and Gueltoum Bendiab and Nick Savage and Konstantinos Limniotis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.03710},
year = {2021}
}
备注
7 pages, 3 figures, 2 tables