Using Trust Model for Detecting Malicious Activities in Twitter

机译：使用信任模型检测Twitter中的恶意活动

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Online social networks such as Twitter have become a major type of information sources in recent years. However, this new public social media provides new gateways for malicious users to achieve various malicious purposes. In this paper, we introduce an extended trust model for detecting malicious activities in online social networks. The major insight is to conduct a trust propagation process over a novel heterogeneous social graph which is able to model different social activities. We develop two trustworthiness measures and evaluate their performance of detecting malicious activities using a real Twitter data set. The results revealed that the F-1 measure of detecting malicious activities in Twitter can achieve higher than 0.9 using our proposed method.

机译：近年来，诸如Twitter之类的在线社交网络已成为一种主要的信息来源。但是，这种新的公共社交媒体为恶意用户提供了新的网关，以实现各种恶意目的。在本文中，我们介绍了一种扩展的信任模型，用于检测在线社交网络中的恶意活动。主要见解是对能够建模不同社交活动的新型异类社交图进行信任传播过程。我们制定了两种信任措施，并使用真实的Twitter数据集评估了它们检测恶意活动的性能。结果表明，使用我们提出的方法，检测Twitter中恶意活动的F-1措施可以达到0.9以上。

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来源
《International conference on social computing, behavioral-cultural modeling, and prediction》|2014年|207-214|共8页
会议地点
作者
Mohini Agarwal; Bin Zhou;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
cybercrime; Twitter; heterogeneous social graph; trust model;

机译：网络犯罪;推特;异类社会图信任模型;

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