Cyberbrottslingar har utnyttjat populariteten av en stor användarbas som finns på Online Social Networks (OSNs) för att sprida spamkampanjer genom att sprida phishing URLs, bifoga skadligt innehåll, etc. Men, en annan typ av spam attacker med hjälp av telefonnummer har nyligen blivit vanligt förekommande på OSNs, där spammare annonserar telefonnummer för att dra till sig användarnas uppmärksamhet och övertyga dem att ringa ett samtal till dessa telefonnummer. Dynamiken i telefonnummerbaserad skräppost skiljer sig från URL-baserad skräppost på grund av ett inneboende förtroende i samband med ett telefonnummer. Medan tidigare arbete har föreslagit strategier för att minska URL-baserade spamattacker, telefonnummerbaserade spamattacker har fått mindre uppmärksamhet. I detta dokument strävar vi efter att upptäcka spammare som använder telefonnummer för att främja kampanjer på Twitter. För detta ändamål samlade vi in information (tweets, användarmetadata, etc.) Omkring 3, 370 kampanjer sprids av 670, 251 användare. Vi modellerar Twitter-datasetet som ett heterogent nätverk genom att utnyttja olika sammanlänkningar mellan olika typer av noder som finns i datasetet. I synnerhet gör vi följande bidrag -(i) Vi föreslår en enkel men effektiv metrisk, kallad Hierarkical Meta-Path Score (HMPS) för att mäta närheten av en okänd användare till den andra kända poolen av spammare. (ii) Vi utformar en feedback-baserad aktiv inlärningsstrategi och visar att den avsevärt överträffar tre toppmoderna baslinjer för uppgiften att upptäcka skräppost. Vår metod uppnår 6,9% och 67,3% högre F1-poäng respektive AUC, jämfört med den bästa baslinjemetoden. (iii) För att lösa problemet med färre utbildningsinstanser för övervakat lärande visar vi att vår föreslagna återkopplingsstrategi uppnår 25,6 % respektive 46 % högre F1-poäng respektive AUC än andra översamplingsstrategier. Slutligen utför vi en fallstudie för att visa hur vår metod är kapabel att upptäcka de användare som spammare som inte har suspenderats av Twitter (och andra baslinjer) ännu. • Informationssystem; • Säkerhet och integritet; • Tillämpad databehandling; Detta dokument publiceras under Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) licens. Upphovsmännen förbehåller sig rätten att sprida arbetet på sina personliga webbplatser och företagswebbplatser med lämplig tilldelning.
REF upptäckte skräppostkampanjer på Twitter.
Collective Classification of Spam Campaigners on Twitter: A Hierarchical Meta-Path Based Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}