Fraudulent social media users detection by a supervised machine learning technique
Creators: name: Σουβατζής, Βασίλειος Ιωάννη
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2018
Subjects: Εντοπισμός απάτης
Κοινωνικά δίκτυα
Επιβλεπόμενη μηχανική μάθηση
Fraud detection
Social media
Supervised machine learning

description: Λόγω της ραγδαίας ανάπτυξης της τεχνολογίας και του διαδικτύου τα τελευταία χρόνια, όλο και περισσότεροι άνθρωποι χρησιμοποιούν τον παγκόσμιο ιστό και τα κοινωνικά δίκτυα. Η εξέλιξη του διαδικτύου από τεχνολογίες Web 1.0 σε Web 2.0 έφερε την επανάσταση στον ιστό, προσφέροντας στους χρήστες μια πληθώρα δυνατοτήτων. Το διαδίκτυο μετατράπηκε από πηγή πληροφορίας, μέσω του οποίου οι χρήστες μπορούσαν απλά να προβάλουν δεδομένα, σε ισοτόπους μέσω των οποίων οι χρήστες μπορούν να αλληλοεπιδρούν και να επικοινωνούν. Ταυτόχρονα με την αλματώδη αύξηση των χρηστών των κοινωνικών δικτύων, αυξήθηκαν και τα κρούσματα των ψεύτικων, κακόβουλων και αυτοματοποιημένων λογαριασμών χρηστών στα κοινωνικά δίκτυα. Τέτοιοι λογαριασμοί συνυπάρχουν με τους γνήσιους χρήστες στα κοινωνικά δίκτυα, και ανάλογα με την περίπτωση προσπαθούν να παραπλανήσουν τους κανονικούς χρήστες με διάφορους τρόπους. Τέτοιοι δόλιοι χρήστες, συνήθως στοχεύουν στο να προωθήσουν προϊόντα, υπηρεσίες και συγκεκριμένα πρόσωπα ή και να υποκλέψουν πληροφορίες προσποιώντας πως είναι γνήσιοι χρήστες του κοινωνικού δικτύου, με σκοπό να ξεγελάσουν τους κανονικούς χρήστες. Για τον λόγο αυτό, η ανάγκη συστημάτων που εντοπίζουν και προβλέπουν ποιοι λογαριασμοί είναι κακόβουλοι και ποιοι κανονικοί, έχει αυξηθεί. Η παρούσα διπλωματική εργασία κάνει μια εκτενή μελέτη των σχετικών ερευνών που έχουν γίνει σχετικά με τον εντοπισμό των κακόβουλων χρηστών στα κοινωνικά δίκτυα. Στη συνέχεια παρατίθεται, η μεθοδολογία που εφαρμόστηκε για τον εντοπισμό κακόβουλων χρηστών και οι τεχνολογίες που εφαρμόστηκαν για να επιτευχθεί αυτός ο στόχος. Επίσης για τις ανάγκες της παρούσας εργασίας, δημιουργήθηκαν ορισμένα πειραματικά μοντέλα, μέσω των οποίων παράχθηκαν ποικίλα αποτελέσματα τα οποία εξετάστηκαν και συζητήθηκαν. Κύριοι στόχοι της μελέτης αυτής ήταν να ερευνηθεί το εάν τα συναισθηματικά χαρακτηριστικά μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να δημιουργηθούν αυτόνομα μοντέλα εντοπισμού απάτης, τα οποία μπορούν, συνδυάζοντας ταχύτητα και ακρίβεια να προβλέπουν το αν κάποιος χρήστης είναι πραγματικός ή κακόβουλος. Επίσης, σκοπός της εργασίας αυτής ήταν να ερευνηθεί το κατά πόσο τέτοιου είδους συναισθηματικά χαρακτηριστικά μπορούν να συνεισφέρουν και να βελτιώσουν την απόδοση κάποιών ήδη υπαρχόντων μοντέλων που δημιουργήθηκαν χωρίς την χρήση συναισθηματικών χαρακτηριστικών, περιορισμένα σε άλλου είδους χαρακτηριστικά των χρηστών κοινωνικών δικτύων, όπως χαρακτηριστικά περιεχομένου και χρόνου. Στην συνέχεια παρουσιάζεται μια ενδεικτική πλατφόρμα εντοπισμού κακόβουλων χρηστών, η οποία είναι υπό ανάπτυξη. Τα κύρια κομμάτια και λειτουργίες της πλατφόρμας αναλύονται και συζητούνται όπως επίσης και το πώς μια τέτοια πλατφόρμα μπορεί να αποτελέσει ένα χρήσιμο εργαλείο για τον εντοπισμό κακόβουλων χρηστών. Τέλος, αναφέρονται τα συμπεράσματα μας από αυτή την έρευνα, όπως επίσης και τα περιθώρια για μελλοντική βελτίωση των συστημάτων εντοπισμού κακόβουλων χρηστών. Πιο συγκεκριμένα, αναφέρουμε τα πορίσματα μας από την παρούσα μελέτη και τις ιδέες μας για πιθανές βελτιώσεις των ήδη υπαρχόντων συστημάτων εντοπισμού ψεύτικων, κακόβουλων και αυτοματοποιημένων λογαριασμών στα κοινωνικά δίκτυα
description: With the vast growth of social media population and usage of Web 2.0 technologies, there is a need for detecting fraudulent, non-honest activities, and users online. Such users aim to manipulate other genuine users or promote specific products and services. The task of detecting such malevolent users or actions falls under the term of fraud detection. This thesis makes an examination of the past researches relevant to Twitter fraud detection, while studying the theoretical background that these techniques are based upon. Furthermore, the methodology that was followed in this thesis is presented, alongside the technologies that were used and the reasons they were chosen. Moreover, this thesis presents the proposed Twitter fraud detection framework which consists of several models. The analysis, evaluation and collation of these models is conferred and discussed. Additionally, we present and indicative platform implementation for social media fraud detection. The functionality of several core components of the platform are discussed and examined alongside the contribution for each component. In conclusion, the outcomes and opinions of this research are opposed, combined with the boundaries for future improvements and challenges in social media fraud detection.