Internetanvändare och företag använder allt oftare sociala nätverk online (OSN) för att driva publiktrafiken och öka sin popularitet. För att öka den sociala närvaron behöver OSN-användare öka synligheten och räckvidden för sin online-profil, som -Facebook gillar, Twitter följare, Instagram kommentarer och Yelp recensioner. Till exempel ökar en ökning av Twitter-anhängare inte bara publikens räckvidd för användaren utan ökar också det upplevda sociala ryktet och populariteten. Detta har lett till ett utrymme för en underjordisk marknad som ger anhängare, gillar, kommentarer, etc. via ett nätverk av bedrägliga och komprometterade konton och olika samverkanstekniker. I detta papper, vi landskap underjordiska marknader som ger Twitter anhängare genom att studera sina grundläggande byggstenar -merchants, kunder och falska anhängare. Vi karakteriserar de tjänster som köpmännen tillhandahåller för att förstå deras operativa struktur och marknadshierarki. Twitter underjordiska marknader kan operationalisera med hjälp av ett premium monetärt system eller andra incitament Freemium system. Vi får reda på att freemiummarknaden har en oligopolstruktur med få handlare som marknadsledare. Vi visar också att köpmännens popularitet inte har något samband med kvaliteten på de tjänster som köpmannen tillhandahåller sina kunder. Våra resultat belyser också egenskaperna och kvaliteten hos marknadens kunder och de falska följare som tillhandahålls av den underjordiska marknaden. Vi gör jämförelser mellan legitima användare och falska anhängare, och ta reda på viktiga identifierare för att separera sådana användare. Med hjälp av dessa differentierande funktioner bygger vi en övervakad inlärningsmodell för att förutsäga misstänkt efter beteende med en noggrannhet på 89,2 %.
A. Aggarwal och P. Kumaraguru anlade de underjordiska marknaderna som ger Twitter anhängare och konto referenser REF.
What they do in shadows: Twitter underground follower market
{'venue': '2015 13th Annual Conference on Privacy, Security and Trust (PST)', 'journal': '2015 13th Annual Conference on Privacy, Security and Trust (PST)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}