抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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社会ネットワークリンク詐欺検出に関する大部分の過去の研究は詐欺師から本物のユーザを分離しようとする,は1種類詐欺的挙動であると仮定して陰的に。しかしこの仮定真また,いずれの場合でも,そのような不正挙動本研究での特性は何かである,ハニーポット(「ダミー」社会ネットワーク説明)を設置し,偽フォロワ(注意深いIRB承認後)を買う。ローカルネットワーク接続性,属性,および類似点と相違点詐欺プロバイダに跨ったにおける異常を含むそのような挙動の兆候を報告した。最も貴重,いくつかのタイプの不正挙動を発見し,特性化した。エントロピーに基づく特徴を行い,高い分類精度を示す強く工学による実際の洞察をするかを検討した。著者らの貢献は,(a)観測:我々はハニーポット不正生態系を分析し,これら詐欺師タイプの多面的挙動への驚くべき洞察を与える,と(b)特徴は,グランドトルースツイッターデータに強い(>0.95精度/リコール)識別能力を与える新しい特徴を提案した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】