論文の概要: BotShape: A Novel Social Bots Detection Approach via Behavioral Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.10214v1
• Date: Fri, 17 Mar 2023 19:03:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-21 20:42:09.398958
• Title: BotShape: A Novel Social Bots Detection Approach via Behavioral Patterns
• Title（参考訳）: BotShape:行動パターンを利用した新しいソーシャルボット検出手法
• Authors: Jun Wu, Xuesong Ye and Chengjie Mou
• Abstract要約: 実世界のデータセットに基づいて、生のイベントログから行動シーケンスを構築する。 ボットと真のユーザの違いと、ボットアカウント間の類似パターンを観察する。 本稿では,行動の順序や特徴を自動的に把握するソーシャルボット検出システムBotShapeを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.386183132284449
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An essential topic in online social network security is how to accurately detect bot accounts and relieve their harmful impacts (e.g., misinformation, rumor, and spam) on genuine users. Based on a real-world data set, we construct behavioral sequences from raw event logs. After extracting critical characteristics from behavioral time series, we observe differences between bots and genuine users and similar patterns among bot accounts. We present a novel social bot detection system BotShape, to automatically catch behavioral sequences and characteristics as features for classifiers to detect bots. We evaluate the detection performance of our system in ground-truth instances, showing an average accuracy of 98.52% and an average f1-score of 96.65% on various types of classifiers. After comparing it with other research, we conclude that BotShape is a novel approach to profiling an account, which could improve performance for most methods by providing significant behavioral features.
• Abstract（参考訳）: オンラインソーシャルネットワークのセキュリティにおいて重要なトピックは、ボットアカウントを正確に検知し、有害な影響(誤報、噂、スパムなど)を本物のユーザーに与える方法である。 実世界のデータセットに基づいて、生のイベントログから行動シーケンスを構築する。 行動時系列から重要な特徴を抽出した後、ボットと真のユーザ間の差異とボットアカウント間の類似パターンを観察する。 ボット検出のための分類器の特徴として,行動シーケンスや特徴を自動的に検出する新しいソーシャルボット検出システムbotshapeを提案する。 その結果, 各種分類器において, 検出精度は98.52%, f1-scoreは96.65%であった。 他の研究と比較すると、BotShapeはアカウントをプロファイリングするための新しいアプローチであり、多くのメソッドのパフォーマンス向上に役立つと結論付けている。

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