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【24h】

Benford’s Law can detect malicious social bots

机译：本福德法则可以检测到恶意社交机器人

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Social bots are a growing presence and problem on social media. There is a burgeoning body of work on bot detection, often based in machine learning with a variety of sophisticated features. In this paper, we present a simple technique to detect bots: adherence with Benford’s Law. Benford’s Law states that, in naturally occurring systems, the frequency of numbers first digits is not evenly distributed. Numbers beginning with a 1 occur roughly 30 percent of the time, and are six times more common than numbers beginning with a 9. In earlier work, we established that Benford’s Law holds for social connections across online social networks. In this paper, we show that this principle can be used to detect bots because they violate the expected distribution. In three studies — an analysis of a large Russian botnet we discovered, and studies of purchased retweets on Twitter and purchased likes on Facebook — we show that bots’ social patterns consistently violate Benford’s Law while legitimate users follow it closely. Our results offer a computationally efficient new tool for bot detection. There are also broader implications for understanding fraudulent online behavior. Benford’s Law is present in many aspects of online social interactions, and looking for violations of the distribution holds promise for a range of new applications.
机译：社交机器人在社交媒体上的存在与日俱增。关于僵尸程序检测的工作正在迅速发展，通常基于具有多种复杂功能的机器学习。在本文中，我们提供了一种检测机器人的简单技术：遵守本福德定律。本福德定律指出，在自然发生的系统中，数字首位数的出现频率不是均匀分布的。以1开头的数字大约占总时间的30％，是以9开头的数字的六倍。在早期的工作中，我们确定本福德定律适用于在线社交网络之间的社交联系。在本文中，我们证明了该原理可用于检测机器人，因为它们违反了预期的分布。在三项研究（对我们发现的一个大型俄罗斯僵尸网络的分析，以及对Twitter上购买的转发和在Facebook上购买喜欢的转发的研究）中，我们发现，僵尸程序的社交模式始终违反本福德法则，而合法用户则密切关注。我们的结果为机器人检测提供了一种计算效率高的新工具。了解欺诈性在线行为也具有更广泛的含义。本福德定律存在于在线社交互动的许多方面，寻找违反发行规定的行为有望带来一系列新应用。

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