• English
    • українська
  • українська 
    • English
    • українська
  • Увійти
Дивитися документ 
  • Головна
  • Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії
  • Кафедра захисту інформації
  • Наукові роботи каф. ЗІ
  • Дивитися документ
  • Головна
  • Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії
  • Кафедра захисту інформації
  • Наукові роботи каф. ЗІ
  • Дивитися документ
Сайт інституційного репозитарію ВНТУ містить роботи, матеріали та файли, які були розміщені докторантами, аспірантами та студентами Вінницького Національного Технічного Університету. Для розширення функцій сайту рекомендується увімкнути JavaScript.

Detection of Fake Accounts in Social Media

Автор
Voitovych, O.
Kupershtein, L.
Holovenko, V.
Войтович, О. П.
Куперштейн, Л. М.
Головенько, В. О.
Дата
2022
Metadata
Показати повну інформацію
Collections
  • Наукові роботи каф. ЗІ [371]
Анотації
Social media is becoming increasingly used as a source of information, including events during warfare. The fake accounts of the social media are often used for a variety of cyber-attacks, information-psychological operations, and social opinion manipulating during warfare. The analysis of online social media research methods are carried out, the main metrics and attributes of fake accounts in Facebook are investigated. Each metric is assigned to the appropriate categories for the convenience of their analysis and gets a certain number of points depending on conditions from 0 to 3, which indicate how much every of the metrics influenced on conclusion about the fakeness of the account. The levels of influence have the following meanings: 0 – no influence, 1 – weak influence, 2 – significant influence, 3 – critical influence. For example, if the histogram feature reaches level 3, this means that the parameter characterizing this feature has a critical impact on account fakeness. Otherwise, if the column is at 0 or 1 level, this means that the parameter is inherent in the real account. Thus, based on the level of each of the parameters, we conclude on the fakeness or reality of a certain account. The following metrics are analyzed: likes, friends, posts and statuses, personal information about the user and the photos, considering their possible parameters and influence on the status of the account. Each metric is assigned to the appropriate categories for the convenience of their analysis. A decision-making system based on a supported vector machine is developed and has 9 inputs and single output. A series of experimental research was conducted where account analyzing as well as parameters extracting and selection are realized on Facebook. The classifier accuracy of the fake accounts detection is 97% with the special prepared dataset of the real and fake account parameters.
 
Соціальні мережі все частіше використовуються як джерело інформації, в тому числі про події під час війни. Фейкові акаунти в соціальних мережах часто використовуються для різноманітних кібератак, інформаційно-психологічних операцій та маніпулювання суспільною думкою під час війни. Проведено аналіз методів дослідження соціальних мереж, досліджено основні показники та ознаки фейкових акаунтів у мережі Facebook. Кожний показник ідентифікується певною кількість балів залежно від умов від 0 до 3, які вказують на те, наскільки кожен із них впливає на висновок про фейковість облікового запису. Рівні впливу мають такі значення: 0 – не впливає, 1 – слабкий вплив, 2 – значний вплив, 3 – критичний вплив. Наприклад, якщо у рівень впливу у деякого параметра визначений як 3 - це означає, що даний параметр суттєво вказує на фейковість облікового запису. В іншому випадку, якщо показник знаходиться на рівні 0 або 1 - це означає, що таке значення параметру більш властиве реальному обліковому запису. Таким чином, за рівнем кожного з параметрів ми робимо висновок про фейковість або реальність певного акаунта. Аналізуються такі параметри облікового запису: лайки, друзі, пости та статуси, особиста інформація про користувача та фотографії з урахуванням їх можливих параметрів та впливу на статус облікового запису. Кожна метрика віднесена до відповідних категорій для зручності їх аналізу. Розроблено систему підтримки прийняття рішень щодо фейковості облікового запису соціальної мережі Facebook на основі метода опорних векторів у якості класифікатора, який на вхід отримує 9 параметрів, що характеризують обліковий запис і на виході дає передбачення чи акаунт реального користувача чи ні. Було проведено серію експериментальних досліджень, у яких реалізовано аналіз акаунтів. Точність класифікатора виявлення фейкових акаунтів після навчання на тестових даних становить 97%.
 
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/37671
Відкрити
115135.pdf (1.404Mb)

Інституційний репозиторій

ГоловнаПошукДовідкаКонтактиПро нас

Ресурси

JetIQСайт бібліотекиСайт університетаЕлектронний каталог ВНТУ

Перегляд

Всі архівиСпільноти та колекціїЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOIЦя колекціяЗа датою публікаціїАвторамиНазвамиТемамиТипВидавництвоМоваУДКISSNВидання, що міститьDOI

Мій обліковий запис

ВхідРеєстрація

Статистика

View Usage Statistics

ISSN 2413-6360 | Головна | Відправити відгук | Довідка | Контакти | Про нас
© 2016 Vinnytsia National Technical University | Extra plugins code by VNTU Linuxoids | Powered by DSpace
Працює за підтримки 
НТБ ВНТУ