論文の概要: Detecting fake accounts through Generative Adversarial Network in online social media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15657v4
• Date: Wed, 20 Dec 2023 08:17:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 12:43:10.113295
• Title: Detecting fake accounts through Generative Adversarial Network in online social media
• Title（参考訳）: オンラインソーシャルメディアにおけるジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワークによる偽アカウントの検出
• Authors: Jinus Bordbar, Mohammadreza Mohammadrezaie, Saman Ardalan, Mohammad Ebrahim Shiri
• Abstract要約: 本稿では,ユーザ類似度尺度とGANアルゴリズムを用いて,Twitterデータセット内の偽ユーザアカウントを識別する手法を提案する。 問題の複雑さにもかかわらず、この方法は偽アカウントの分類と検出において80%のAUCレートを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online social media is integral to human life, facilitating messaging, information sharing, and confidential communication while preserving privacy. Platforms like Twitter, Instagram, and Facebook exemplify this phenomenon. However, users face challenges due to network anomalies, often stemming from malicious activities such as identity theft for financial gain or harm. This paper proposes a novel method using user similarity measures and the Generative Adversarial Network (GAN) algorithm to identify fake user accounts in the Twitter dataset. Despite the problem's complexity, the method achieves an AUC rate of 80\% in classifying and detecting fake accounts. Notably, the study builds on previous research, highlighting advancements and insights into the evolving landscape of anomaly detection in online social networks.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルメディアは、プライバシーを維持しながら、メッセージング、情報共有、機密コミュニケーションを促進するために、人間生活に不可欠なものだ。 Twitter、Instagram、Facebookなどのプラットフォームはこの現象を実証している。 しかし、ユーザーはネットワークの異常により困難に直面し、多くの場合、金銭的利益や損害に対するアイデンティティ盗難などの悪意ある活動から生じる。 本稿では,twitter データセット内の偽ユーザアカウントを識別するために,ユーザ類似度尺度とgenerative adversarial network (gan) アルゴリズムを用いた新しい手法を提案する。 問題の複雑さにもかかわらず、偽アカウントの分類と検出において、AUCレートが80%に達する。 この研究は、オンラインソーシャルネットワークにおける異常検出の進化する状況に関する進歩と洞察に焦点を当てた以前の研究に基づいている。

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