أصبحت منصات التواصل الاجتماعي أهدافًا رئيسية للتهديدات الإلكترونية المدفوعة بالروبوتات. أدت التوسعات غير المتوقعة لمنصات التواصل الاجتماعي إلى ظهور تهديدات إلكترونية مدفوعة بالروبوتات، والتي تشمل نشر المعلومات المضللة، ورسائل البريد العشوائي، وخداع المستخدمين، والاستيلاء الآلي على الحسابات. لا تعتبر نماذج تعلم الآلة التقليدية فعالة جدًا لأنها عرضة للهجمات القتالية. يقترح هذا البحث إطارًا جديدًا قويًا للكشف باستخدام تقنيات التعلم الآلي المُعادية (AML) لتعزيز متانة أنظمة الكشف عن الروبوتات. تم ملاحظة هجمات تتضمن التهرب والتسميم، موجهة ضد أنظمة الأمان المعتمدة على تعلم الآلة، وتساعد بعض الاستراتيجيات الدفاعية على مواجهة هذه الأنواع من الهجمات. تظهر النتائج التجريبية على مجموعات بيانات معيارية تحسنًا كبيرًا في دقة الكشف مقارنة بالنماذج التقليدية.
درس N. وآخرون (Fri) هذا السؤال.