通过生成对抗网络检测在线社交媒体中的虚假账号
社会与信息网络
2026-02-10 v5 人工智能
机器学习
摘要
在线社交媒体已成为人类生活不可或缺的一部分，在保护隐私的同时促进消息传递、信息共享和机密通信。Twitter、Instagram 和 Facebook 等平台体现了这一现象。然而，用户面临网络异常的挑战，这些异常通常源于恶意活动，例如为牟取经济利益或造成伤害的身份盗窃。本文提出一种新方法，利用用户相似度度量和生成对抗网络（GAN）算法来识别 Twitter 数据集中的虚假用户账号。尽管问题复杂，该方法在分类和检测虚假账号中达到了 80% 的 AUC 率。值得注意的是，本研究建立在先前研究基础上，凸显了在线社交网络异常检测不断演进图景中的进展与见解。
引用
@article{arxiv.2210.15657,
title = {Detecting fake accounts through Generative Adversarial Network in online social media},
author = {Jinus Bordbar and Mohammadreza Mohammadrezaie and Saman Ardalan and Mohammad Ebrahim Shiri},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.15657},
year = {2026}
}
备注
Results need more investigation