Abstract-To date, som en av de mest populära online sociala nätverk (OSNs), Twitter betalar sina avgifter som fler och fler spammare sätter sina sikten på denna mikrobloggning webbplats. Twitter spammare kan uppnå sina skadliga mål som att skicka skräppost, sprida skadlig kod, hosting botnet kommando och kontroll (C&C) kanaler, och lansera andra underjordiska olagliga aktiviteter. På grund av betydelsen och nödvändigheten av att upptäcka och stänga av dessa spamkonton, har många forskare tillsammans med ingenjörerna på Twitter Inc. ägnat sig åt att hålla Twitter som skräppostfria online-gemenskaper. De flesta av de befintliga studierna använder maskininlärning tekniker för att upptäcka Twitter spammers. "När prästen klättrar på en stolpe klättrar djävulen tio." Twitter spammare utvecklas för att undvika befintliga upptäckt funktioner. I den här artikeln gör vi först en omfattande och empirisk analys av den skatteflyktstaktik som används av Twitter spammare. Vi designar ytterligare flera nya detekteringsfunktioner för att upptäcka fler Twitter spammare. Dessutom, för att djupt förstå effektiviteten och svårigheterna med att använda maskininlärning funktioner för att upptäcka spammare, analyserar vi robustheten av 24 detektionsfunktioner som är vanliga i litteraturen samt våra föreslagna. Genom våra experiment visar vi att våra nya designade funktioner är mycket mer effektiva för att användas för att upptäcka (även undvikande) Twitter spammare. Enligt vår utvärdering, samtidigt som en ännu lägre falskt positiv hastighet, detektionshastigheten med hjälp av vår nya funktion uppsättning är också betydligt högre än det befintliga arbetet. Såvitt vi vet är detta arbete den första empiriska studien och utvärderingen av effekten av skatteundandragandetaktik som används av Twitter spammers och är ett värdefullt komplement till denna forskningslinje.
Med hjälp av maskininlärning detektionstekniker funktioner och målet är att ge den första empiriska analysen av skatteundandragande taktik och djupgående analys av dessa skatteundandragande taktik REF.
Empirical Evaluation and New Design for Fighting Evolving Twitter Spammers
{'venue': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'journal': 'IEEE Transactions on Information Forensics and Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}