A hybrid approach for anomaly detection in Social Networks
Creators: name: Μακέδας, Θεμιστοκλής Θεοδώρου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2019
Subjects: Κοινωνικά Δίκτυα
Κακόβουλοι χρήστες
Μηχανική Μάθηση
Twitter
Spam detection
Machine Learning

description: Ο σκοπός της διατριβής αυτής είναι η ανίχνευση παραβατικής συμπεριφοράς στο Twitter. Σύμφωνα με πρόσφατες έρευνες, το Twitter αποτελεί ένα από τα δημοφιλέστερα Κοινωνικά Δίκτυα, με βάση με τους ενεργούς χρήστες. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα να προσελκύει πολλούς κακόβουλους χρήστες. Για το λόγο αυτό, σε αυτήν τη διατριβή, προτείνουμε μια καινοτόμα υβριδική μέθοδο, βασισμένη στις τεχνικές της Μηχανικής Μάθησης για τον εντοπισμό των κακόβουλων χρηστών του Twitter. Κάναμε μια λεπτομερή ανάλυση των μεθόδων ανίχνευσης που έχουν ήδη προταθεί, με σκοπό να συλλέξουμε όλα τα χαρακτηριστικά που μπορούν να βοηθήσουν στον εντοπισμό των κακόβουλων χρηστών. Συνολικά χρησιμοποιήσαμε 75 χαρακτηριστικά που χωρίζονται σε τρεις κατηγορίες, α) χαρακτηριστικά για το χρήστη, β) χαρακτηριστικά για το περιεχόμενο των αναρτήσεων και γ) χαρακτηριστικά γράφου. Χρησιμοποιήσαμε το σύνολο δεδομένων του καθηγητή Goufei Gu και κατεβάσαμε από το Twitter τα 50 πιο πρόσφατα tweets για τους χρήστες αυτούς. Έτσι, το σύνολο δεδομένων που δημιουργήσαμε για να αξιολογήσουμε την προσέγγισή μας, περιλαμβάνει 394,550 tweets που αναρτήθηκαν από 8,258 κανονικούς χρήστες και 19,634 tweets των κακόβουλων χρηστών. Χρησιμοποιήσαμε δύο αλγορίθμους Μηχανικής Μάθησης (SVM και Random Forest) για να αξιολογήσουμε τη μέθοδό μας και τα καλύτερα αποτελέσματα επιτεύχθηκαν από το συνδυασμό των χαρακτηριστικών του χρήστη και του περιεχομένου των tweets
description: This thesis is focused on the anomaly detection in Twitter. According to recent social media industry figures, Twitter currently ranks as one of the leading social networks worldwide based on active users. The high popularity and influence of Twitter attracts many malicious users, who commit fraudulent activities for their own benefit. Most malicious users try to adapt their behavior to existent detection schemes with aim of avoiding being detected. So, the development of new detection methods, which could replace many outdated, existent methods is primarily important. The purpose of this thesis is to propose a novel, hybrid, Machine-Learning (ML)-based approach to detect accurately malicious users on Twitter. A comprehensive analysis of the previous ML detection schemes is made, in order to gather all features of Twitter information which can be used to detect spammers. Our approach combines some novel features with the already proposed features with purpose to achieve higher detection results. In total, we have extracted 75 features from the Twitter information, which are categorized into three categories: (i) Account-based, (ii) Content-based and (iii) Graph-based. To evaluate our method, we used the Twitter dataset provided by the professor Guofei Gu . We crawled from the Twitter API the 50 most recent tweets of the users included in this dataset and totally, we collected 394,550 tweets posted from 8,258 legitimate users and 19,634 tweets posted from 865 spammers. Two classification algorithms, namely SVM and Random Forest, applied to our approach to test its effectiveness. The best results (F-score = 0.9) are achieved with the combination of account-based and content-based features for the Random Forest algorithm. Due to the dataset limitations, the graph-based features couldn’t contribute to the spammer detection.