Cyberbrottslingar har i sociala nätverk på nätet funnit ett lämpligt medium för att sprida skräppost och skadligt innehåll. Befintliga tekniker för att upptäcka skräppost inkluderar att förutsäga tillförlitligheten hos konton och analysera innehållet i dessa meddelanden. Men avancerade angripare kan ändå lyckas undvika dessa försvar. Sociala nätverk online ger människor som har personliga kontakter eller delar gemensamma intressen möjlighet att bilda gemenskaper. I den här artikeln visar vi först att användare inom ett nätverkat samhälle delar några ämnen av intresse. Dessutom tenderar det innehåll som delas på dessa sociala nätverk att sprida sig i enlighet med människors intressen. Spridningsvägar kan uppstå där vissa samhällen lägger ut liknande budskap, baserat på dessa samhällens intressen. Spam och annat skadligt innehåll, å andra sidan, följer olika spridningsmönster. I detta dokument följer vi denna insikt och presenterar POISED, ett system som utnyttjar skillnaderna i spridning mellan godartade och skadliga meddelanden på sociala nätverk för att identifiera skräppost och annat oönskat innehåll. Vi testar vårt system på en datauppsättning av 1.3M tweets samlas in från 64K-användare, och vi visar att vår strategi är effektiv för att upptäcka skadliga meddelanden, når 91% precision och 93% återkallande. Vi visar också att POISEDs upptäckt är mer omfattande än tidigare system, genom att jämföra det med tre toppmoderna skräppostdetekteringssystem som har föreslagits av forskarsamhället tidigare. POISERAT betydligt överträffar vart och ett av dessa system. Dessutom visar vi genom simuleringar hur POISED är effektivt i tidig upptäckt av spammeddelanden och hur det är motståndskraftigt mot två välkända kontradiktoriska maskininlärningsattacker.
Tanken bakom POISED ram REF är att det finns skillnader i spridning mellan godartade och skadliga meddelanden på sociala nätverk, och från detta antagande författare utformade POISED för att identifiera skräppost och annat oönskat innehåll.
POISED: Spotting Twitter Spam Off the Beaten Paths
{'venue': "CCS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}