विकसित हो रहे ट्विटर स्पैमर्स से लड़ने के लिए अनुभवात्मक मूल्यांकन और नया डिज़ाइन

आज तक, सबसे लोकप्रिय ऑनलाइन सोशल नेटवर्क (OSNs) में से एक के रूप में, ट्विटर अपने कर्तव्यों का पालन कर रहा है क्योंकि अधिक से अधिक स्पैमर्स इस माइक्रोब्लॉगिंग साइट पर अपनी निगाहें गड़ाए हुए हैं। ट्विटर स्पैमर्स अपने दुष्ट उद्देश्यों को प्राप्त कर सकते हैं जैसे कि स्पैम भेजना, मैलवेयर फैलाना, बॉटनेट कमांड और नियंत्रण (C&C) चैनल होस्ट करना, और अन्य भूमिगत अवैध गतिविधियों को शुरू करना। उन स्पैम खातों की पहचान और निलंबन के महत्व और अनिवार्यता के कारण, कई शोधकर्ता और ट्विटर इंक. के इंजीनियर ट्विटर को स्पैम-मुक्त ऑनलाइन समुदाय बनाए रखने के लिए समर्पित हैं। मौजूदा अध्ययनों में से अधिकांश मशीन लर्निंग तकनीकों का उपयोग करते हैं ताकि ट्विटर स्पैमर्स का पता लगाया जा सके। "जब पुजारी एक खंभे पर चढ़ता है, तो शैतान दस पर चढ़ता है।" ट्विटर स्पैमर्स मौजूदा पहचान सुविधाओं से बचने के लिए विकसित हो रहे हैं। इस पेपर में, हम सबसे पहले ट्विटर स्पैमर्स द्वारा उपयोग किए जाने वाले बचाव रणनीतियों का एक व्यापक और अनुभवात्मक विश्लेषण करते हैं। हम आगे कई नए पहचान सुविधाओं को डिजाइन करते हैं ताकि अधिक ट्विटर स्पैमर्स का पता लगाया जा सके। इसके अतिरिक्त, स्पैमर्स का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग सुविधाओं के उपयोग की प्रभावशीलता और कठिनाइयों को गहरे से समझने के लिए, हम 24 पहचान सुविधाओं की मजबूती का विश्लेषण करते हैं जो साहित्य में सामान्यतः उपयोग की जाती हैं और हमारे प्रस्तावित सुविधाएं भी। हमारे प्रयोगों के माध्यम से, हम दिखाते हैं कि हमारी नई डिज़ाइन की गई सुविधाएँ (यहाँ तक कि बचाव) ट्विटर स्पैमर्स का पता लगाने के लिए बहुत अधिक प्रभावी हैं। हमारे मूल्यांकन के अनुसार, एक और भी कम झूठी सकारात्मक दर के साथ, हमारी नई सुविधा सेट का उपयोग करके पहचान दर मौजूदा कार्य की तुलना में भी महत्वपूर्ण रूप से अधिक है। हमारी जानकारी के अनुसार, यह कार्य ट्विटर स्पैमर्स द्वारा उपयोग की जाने वाली बचाव रणनीतियों के प्रभाव का पहला अनुभवात्मक अध्ययन और मूल्यांकन है और इस शोध की दिशा में एक मूल्यवान पूरक है।