論文の概要: Bot-Match: Social Bot Detection with Recursive Nearest Neighbors Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.07636v1
• Date: Wed, 15 Jul 2020 11:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-10 06:28:53.478978
• Title: Bot-Match: Social Bot Detection with Recursive Nearest Neighbors Search
• Title（参考訳）: Bot-Match:再帰的近傍検索によるソーシャルボット検出
• Authors: David M. Beskow and Kathleen M. Carley
• Abstract要約: ソーシャルボットはこの10年で出現し、最初は迷惑をかけたが、最近ではジャーナリストを威圧し、選挙イベントを妨害し、既存のソーシャル・ファイジャーを悪化させた。 この社会的脅威により、ボット検出アルゴリズムが進化して、ますます高度なボットアカウントに追いつくために進化する、ボット検出アルゴリズムが誕生した。 このギャップは、研究者、ジャーナリスト、アナリストが、最先端の監視ボット検出アルゴリズムによって検出されていない悪意のあるボットアカウントを毎日特定することを意味している。 類似性に基づくアルゴリズムは、既存の教師なしおよび教師なしの手法を補完し、このギャップを埋めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.457368716414079
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social bots have emerged over the last decade, initially creating a nuisance while more recently used to intimidate journalists, sway electoral events, and aggravate existing social fissures. This social threat has spawned a bot detection algorithms race in which detection algorithms evolve in an attempt to keep up with increasingly sophisticated bot accounts. This cat and mouse cycle has illuminated the limitations of supervised machine learning algorithms, where researchers attempt to use yesterday's data to predict tomorrow's bots. This gap means that researchers, journalists, and analysts daily identify malicious bot accounts that are undetected by state of the art supervised bot detection algorithms. These analysts often desire to find similar bot accounts without labeling/training a new model, where similarity can be defined by content, network position, or both. A similarity based algorithm could complement existing supervised and unsupervised methods and fill this gap. To this end, we present the Bot-Match methodology in which we evaluate social media embeddings that enable a semi-supervised recursive nearest neighbors search to map an emerging social cybersecurity threat given one or more seed accounts.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルボットはこの10年で出現し、最初は迷惑をかけたが、最近ではジャーナリストを威圧し、選挙イベントを妨害し、既存のソーシャル・ファイジャーを悪化させた。 この社会的脅威はボット検出アルゴリズムの競争を引き起こし、ボット検出アルゴリズムはますます洗練されたボットアカウントに追いつくために進化した。 この猫とマウスのサイクルは、教師付き機械学習アルゴリズムの限界を照らし、研究者たちは昨日のデータを使って明日のボットを予測する。 このギャップは、研究者、ジャーナリスト、アナリストが、最先端のボット検出アルゴリズムによって検出されない悪意のあるボットアカウントを毎日特定することを意味する。 これらのアナリストは、しばしば、コンテンツ、ネットワーク位置、あるいは両方で類似性を定義できる新しいモデルのラベル付けやトレーニングなしに、類似したボットアカウントを探したがる。 類似性に基づくアルゴリズムは、既存の教師なしおよび教師なしの手法を補完し、このギャップを埋めることができる。 そこで本研究では,半教師ありの近親者探索を可能とし,シードアカウントを1つ以上有する新たな社会サイバーセキュリティの脅威をマップする,ソーシャルメディア埋め込みを評価するボットマッチング手法を提案する。

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