論文の概要: Preemptive Detection of Fake Accounts on Social Networks via Multi-Class Preferential Attachment Classifiers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.05353v1
• Date: Thu, 10 Aug 2023 05:49:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-11 13:37:49.801920
• Title: Preemptive Detection of Fake Accounts on Social Networks via Multi-Class Preferential Attachment Classifiers
• Title（参考訳）: マルチクラス優先アタッチメント分類器によるソーシャルネットワーク上のフェイクアカウントのプリエンプティブ検出
• Authors: Adam Breuer, Nazanin Khosravani, Michael Tingley, Bradford Cottel
• Abstract要約: ソーシャルネットワーク上で偽アカウントを検出するアルゴリズムPreAttacKについて述べる。 PreAttacK は,複数階層のPreferential Attachment モデルの下で,新しいアカウントが偽である確率を近似することを示した。 これらは、新しいユーザーに適用される偽アカウント検出の最初の証明可能な保証だ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.580765958706854
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we describe a new algorithm called Preferential Attachment k-class Classifier (PreAttacK) for detecting fake accounts in a social network. Recently, several algorithms have obtained high accuracy on this problem. However, they have done so by relying on information about fake accounts' friendships or the content they share with others--the very things we seek to prevent. PreAttacK represents a significant departure from these approaches. We provide some of the first detailed distributional analyses of how new fake (and real) accounts first attempt to request friends after joining a major network (Facebook). We show that even before a new account has made friends or shared content, these initial friend request behaviors evoke a natural multi-class extension of the canonical Preferential Attachment model of social network growth. We use this model to derive a new algorithm, PreAttacK. We prove that in relevant problem instances, PreAttacK near-optimally approximates the posterior probability that a new account is fake under this multi-class Preferential Attachment model of new accounts' (not-yet-answered) friend requests. These are the first provable guarantees for fake account detection that apply to new users, and that do not require strong homophily assumptions. This principled approach also makes PreAttacK the only algorithm with provable guarantees that obtains state-of-the-art performance on new users on the global Facebook network, where it converges to AUC=0.9 after new users send + receive a total of just 20 not-yet-answered friend requests. For comparison, state-of-the-art benchmarks do not obtain this AUC even after observing additional data on new users' first 100 friend requests. Thus, unlike mainstream algorithms, PreAttacK converges before the median new fake account has made a single friendship (accepted friend request) with a human.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、ソーシャルネットワーク上で偽アカウントを検出するためのPreAttacK(Preferential Attachment k-class Classifier)と呼ばれる新しいアルゴリズムについて述べる。 近年,この問題に対するアルゴリズムの精度が向上している。 しかし彼らは、偽のアカウントの友情や彼らが他人と共有しているコンテンツに関する情報に頼ることで、それを成し遂げた。 PreAttacKはこれらのアプローチから大きく離れている。 我々は、新しいフェイクアカウント(およびリアルアカウント)が、主要なネットワーク(facebook)に加入した後初めて友人にリクエストしようとする方法に関する、最初の詳細な配布分析を提供する。 新しいアカウントが友達や共有コンテンツを作る前であっても、これらの初期友人の要求行動は、ソーシャルネットワークの成長の標準優先アタッチメントモデルの自然なマルチクラス拡張を引き起こします。 我々はこのモデルを使って新しいアルゴリズムPreAttacKを導出する。 関連する問題例において、プリアタックは、新しいアカウントの友人リクエストの多クラス優先アタッチメントモデルの下で、新しいアカウントがフェイクである確率をほぼ最適に近似することを証明する。 これらは、新しいユーザーに適用される偽アカウント検出の最初の証明可能な保証であり、強いホモフィリー仮定を必要としない。 この原理的なアプローチにより、PreAttacKは、グローバルなFacebookネットワーク上の新しいユーザーに対して最先端のパフォーマンスを保証できる唯一のアルゴリズムとなり、新しいユーザーが送信した後にAUC=0.9に収束する。 比較として、最先端のベンチマークでは、新規ユーザの最初の100人の友人リクエストに関する追加データを観察しても、このAUCは得られない。 したがって、メインストリームのアルゴリズムとは異なり、PreAttacKは中央値の偽アカウントが人間と1つの友情(認められた友人の要求)を結び付ける前に収束する。

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