Skadliga crowdsourcing forum vinner dragkraft som källor för att sprida felaktig information på nätet, men begränsas av kostnaderna för att anställa och hantera mänskliga arbetstagare. I detta dokument identifierar vi en ny klass av attacker som utnyttjar djupt lärande språkmodeller (Recurrent Neural Networks eller RNNs) för att automatisera skapandet av falska online-recensioner för produkter och tjänster. Dessa attacker är inte bara billiga och därför mer skalbara, utan de kan kontrollera graden av innehållsutmatning för att eliminera den signaturbristighet som gör crowdsourced kampanjer lätta att upptäcka. Med Yelp-recensioner som exempelplattform visar vi hur en tvåfasig översynsgenerering och anpassningsattack kan producera recensioner som är oskiljaktiga av toppmoderna statistiska detektorer. Vi genomför en enkätbaserad användarstudie för att visa dessa recensioner inte bara undvika mänsklig upptäckt, men också poäng högt på "användbarhet" mätvärden av användare. Slutligen utvecklar vi nya automatiserade försvar mot dessa attacker, genom att utnyttja den förlustbringande omvandling som infördes genom RNN-utbildningen och generationscykeln. Vi överväger motåtgärder mot våra mekanismer, visar att de producerar oattraktiva kostnads-nytto-avsättningar för angripare, och att de kan begränsas ytterligare av enkla begränsningar som åläggs leverantörer av onlinetjänster. • Säkerhet och integritet → Sociala aspekter av säkerhet och pri-
Det senaste arbetet utnyttjar Recurrent Neural Networks (RNN) för att automatisera generering av syntetiska Yelp recensioner REF.
Automated Crowdturfing Attacks and Defenses in Online Review Systems
{'venue': "CCS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}