ABSTRACT Det finns ett växande antal människor som har konton på sociala medier (SMPs) men dölja sin identitet för skadliga ändamål. Tyvärr har mycket lite forskning hittills gjorts för att upptäcka falska identiteter som skapats av människor, särskilt när det gäller små och medelstora företag. Däremot finns det många exempel på fall där falska konton som skapats av robotar eller datorer har upptäckts framgångsrikt med hjälp av maskininlärningsmodeller. När det gäller bots var dessa maskininlärningsmodeller beroende av användning av konstruerade funktioner, såsom förhållandet "vän-till-följare". Dessa funktioner har utformats utifrån attribut, såsom "vänräkning" och "följareräkning", som är direkt tillgängliga i kontoprofilerna för betydande marknadsinflytande. Den forskning som diskuteras i denna rapport tillämpar samma konstruerade funktioner på en uppsättning falska mänskliga konton i hopp om att främja en framgångsrik upptäckt av falska identiteter som skapats av människor på SMP.
Dessutom länkade Van Der Walt och Eloff REF samman konstruerade funktioner som "vän till följare-förhållandet" med en uppsättning falska mänskliga konton i hopp om att framgångsrikt upptäcka falska identiteter som skapats av människor på sociala medieplattformar.
Using Machine Learning to Detect Fake Identities: Bots vs Humans
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}