社交机器人论坛：李阳阳.pdf

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1、社交机器人账号识别问题与挑战 李阳阳 社会安全风险感知与防控大数据应用国家工程实验室 研究背景 互联网技术飞速发展，人人都拥有自己的网络设备 社交网络规模扩张，在工作生活中也愈发重要 催生大量的机器账号（社交机器人） Twitter活跃账号中有9%-15%为机器账号 60.10% 29.90% 奥巴马 正常账号机器账号 78.10% 21.90% 罗姆尼 正常账号机器账号 Varol O, Ferrara E, Davis C A, et al. Online human-bot interactions: Detection, estimation, and characterization

2、J. arXiv preprint arXiv:1703.03107, 2017. 研究背景 2018年11月20日，自然通讯发表论文，认为社交机器人大量传播低可信度来源内容 研究背景 2020年6月1日，澳大利亚研究院发布研究报告如同病毒：新冠病毒错误信息的有组织散播 研究背景 恶意信息操纵虚假新闻谣言在线暴力 研究现状 图论检测技术机器学习检测技术蜜罐检测技术众包平台检测技术 基于众包平台的检测技术 通过互联网将检测工作分发，由大量工作者和部分专家来判定，多数人意见即为最终判定 优点缺点 正确率极高成本高昂 效率低下 Crowdsourcing Sybil Detection（Facebo

3、ok，Renren） Wang G, Mohanlal M, Wilson C, et al. Social Turing tests: Crowdsourcing sybil detectionJ. arXiv preprint arXiv:1205.3856, 2012 在线图灵测试平台：通过雇佣大量工人和专家对Facebook和人人网中的账号资料进行测试 基于蜜罐的检测技术 德州农工大学社会蜜罐工程总体框架 优点缺点 所吸引账号基本都为机器账号 可为其他研究创建数据集 被动吸引 规模无法太大 Social Honeypots（Twitter） 首先设置一批蜜罐账号，只会在彼此间进行关注，同时互动也只在内部进行，只会互相发送推文。 经过七个月的实验，去除重复后，吸引了23869个关注者。 之后对这批账号进行特征分析，建立模型，利用随机森林算法进行分类。 每天吸引的关注账号数 Lee K