Framgången med sociala nätverk online har väckt ett ständigt intresse för att angripa och utnyttja dem. Angripare kontrollerar vanligtvis skadliga konton, inklusive både falska och komprometterade verkliga användarkonton, för att starta attackkampanjer som social spam, malware distribution och online rating distorsion. För att försvara sig mot dessa attacker utformar och implementerar vi ett skadligt kontodetekteringssystem som kallas SynchroTrap. Vi observerar att skadliga konton vanligtvis utför löst synkroniserade åtgärder i en mängd olika sociala nätverk sammanhang. Vårt system samlar användarkonton enligt likheten av deras åtgärder och avslöjar stora grupper av skadliga konton som agerar på liknande sätt vid ungefär samma tid under en hållbar tidsperiod. Vi implementerar SynchroTrap som ett inkrementellt processsystem på Hadoop och Giraph så att det kan bearbeta de massiva användaraktivitetsdata i ett stort socialt nätverk online på ett effektivt sätt. Vi har distribuerat vårt system i fem applikationer på Facebook och Instagram. SynchroTrap kunde avslöja mer än två miljoner skadliga konton och 1156 stora attackkampanjer inom en månad.
Cao m.fl. designa och genomföra en skadlig konto detektionssystem som kallas SynchroTrap som kunde avslöja en hel del skadliga konton REF.
Uncovering Large Groups of Active Malicious Accounts in Online Social Networks
{'venue': "CCS '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}