MulBot：基于多元时间序列的无监督机器人账号检测
社会与信息网络
2022-09-22 v1 人工智能
机器学习
摘要
在线社交网络因其传播低质量信息的作用而积极参与移除恶意社交机器人。然而，现有多数机器人检测器为监督分类器，无法捕捉复杂机器人演变的行为。此处我们提出 MulBot，一种基于多元时间序列（MTS）的无监督机器人检测器。我们首次利用从用户时间线提取的多维时间特征。我们通过 LSTM 自编码器处理多维性，将 MTS 投影到合适的潜空间。然后，我们对该编码表示执行聚类步骤以识别高度相似用户的密集群体——这是自动化的已知标志。最后，我们执行二分类任务，取得 f1-score ，优于最先进方法（f1-score ）。MulBot 不仅在二分类任务中取得优异结果，我们还展示了其在一个新颖且具实际相关性的任务中的优势：检测并分离不同僵尸网络。在该多分类任务中我们取得 f1-score 。我们最后估计模型中使用的不同特征的重要性，并评估 MulBot 泛化到新的未见机器人的能力，从而针对监督机器人检测器的泛化缺陷提出一种解决方案。
引用
@article{arxiv.2209.10361,
title = {MulBot: Unsupervised Bot Detection Based on Multivariate Time Series},
author = {Lorenzo Mannocci and Stefano Cresci and Anna Monreale and Athina Vakali and Maurizio Tesconi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2209.10361},
year = {2022}
}