Patogena sociala medier (PSM) konton som terroristanhängare utnyttjar stora grupper av anhängare för att genomföra attacker mot sociala medier. Tidig upptäckt av dessa konton är avgörande eftersom de sannolikt kommer att vara viktiga användare när det gäller att göra ett skadligt meddelande "viralt". I detta dokument gör vi det första försöket att använda orsakssamband för att identifiera PSM inom en kort tidsram kring deras verksamhet. Vi föreslår en tid-försvagning kausalitet metriska och införliva den i en kausal community-detektion-baserad algoritm. Den föreslagna algoritmen tillämpas på grupper av konton med liknande kausalitetsegenskaper och följs av en klassificeringsalgoritm för att klassificera konton som PSM eller inte. Till skillnad från befintliga tekniker som tar betydande tid att samla in information såsom nätverk, kaskadväg, eller innehåll, vårt system bygger enbart på åtgärder logg av användare. Resultat på en verklig datauppsättning från Twitter visar på effektivitet och effektivitet i vår strategi. Vi uppnådde precision på 0.84 för att upptäcka PSM endast baserat på deras första 10 dagars aktivitet; de felklassificerade kontona upptäcktes sedan 10 dagar senare. Index Terms-Causal slutsats, samhällsdetektering, patogena sociala medier konton, tidig identifiering 978-1-5386-7848-0/18/$31.00 ©2018 IEEE
Patogena sociala medier (PSM) konton tros vara de som sannolikt att sprida skadliga meddelanden till virala proportioner REF.
Early Identification of Pathogenic Social Media Accounts
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Intelligence and Security Informatics (ISI)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}