В данной работе рассматриваются виды вредоносных аккаунтов, риски и последствия их использования в социальных сетях. Также представлены результаты проведенного анализа существующих методов обнаружения и детектирования «социальных ботов»

Кручинин, Александр

Смолич, Дмитрий

Russian

Смолич, Д. С.

Кручинин, Александр Владимирович

Scientific hub Dnipro University of Technology

УДК 004.056.53  Смолич Д.С., студент гр. 125м-16-1 Научный руководитель: Кручинин Александр Владимирович, ст. преп. кафедры безопасности информации и телекоммуникаций (Государственное ВУЗ «Национальный горный университет», г. Днепр, Украина)  АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР МЕТОДОВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ВРЕДОНОСНЫХ АККАУНТОВ В СОЦИАЛЬНЫХ СЕТЯХ  В данной работе рассматриваются виды вредоносных аккаунтов, риски и последствия их использования в социальных сетях. Также представлены результаты проведенного анализа существующих методов обнаружения и детектирования «социальных ботов». Ключевые слова: боты, детектирование, обнаружение вредоносных аккаунтов, кластеризация, Captcha, Sms-verification, Ratelimit. ВВЕДЕНИЕ В настоящее время социальные сети – неотъемлемая часть большинства сфер жизни человека. Простое общение, поиск людей и необходимой информации, продвижение товаров и услуг, реклама, проведение бизнес-конференций и многое другое возможно в режиме онлайн, В социальных сетях ежедневно общается 40% населения планеты. Здесь сконцентрировано огромное количество информации и денег. Естественно, что некоторые стремятся использовать такие безграничные возможности для наживы и достижения своих далеко не благородных целей. Одна из основных угроз на сегодняшний день – так называемые «социальные боты». [1] Это вредоносные программы, поддельные аккаунты, способные имитировать поведение людей. Как правило, боты используются для:  организации информационных вбросов;  массового хищения персональных данных;  ухудшения доверия в соц.сетях;  создания ложных новостей и голосований;  как средство для легального бизнеса киберпреступности;  создания проблем в социальном маркетинге.    Так, к примеру, при SMM продвижении в Вконтакте либо Facebook часть целевой аудитории это «мертвые» аккаунты или аккаунты-двойники, [4] Угрожающие масштабы использования социальных ботов требуют создания эффективных алгоритмов их детектирования. Решением проблемы является развитие методов сетевого анализа, которые предназначены для выявления и кластеризации сообществ в соц.сетях, оценки их связности, степени доверия.  ВИДЫ «СОЦИАЛЬНЫХ БОТОВ» Виртуальная (онлайн) социальная сеть – структура Интернет-среды, представленная электронными порталами, такими как «Однокласники», «Вконтакте», «Twitter». «Facebook» и др. Узлами сети являются отдельные люди или организации, связанные корпоративными, политическими, служебными, семейными, дружескими взаимодействиями. Внутри сети образуются группы и сообщества с сильными стабильными связями, некая иерархия (рисунок 1), что позволяет их легко идентифицировать. [9]   Рис 1. Иерархия групп в соц. сетях.   Рис 2. График взаимосвязей пользователей в соц.сети. Социальные боты классифицируются следующим образом; 1. Аватары – профили с хорошо налаженными социальными связями. [13] 2. Новостные боты – аккаунты, распространяющие как реальные, так и фейковые новости. 3. Боты для организации информационных вбросов, распространяя ложные сообщения реальных людей. 4. Игровые боты используются в играх для накрутки упоминаемости конкретных приложений. 5. Боты, участвующие в накручивании репутации для заработка денег на репостах. 6. Аккаунты, публикующие чужие новости и перепосты. Основная сложность при детектировании вредоносных аккаунтов – отличить реальных ботов от людей, похожих по поведению на боты. МЕТОДЫ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ БОТОВ    Основой в разработке современных методов выявления вредоносных аккаунтов стал принцип распознавания образов. Научная дисциплина позволяет классифицировать объекты, основываясь на «прецедентах» - образах, правильная классификация которых известна. В зависимости от наличия или отсутствия прецедентной информации различают классификацию с обучением и без обучения (кластеризация). Существующие алгоритмы по борьбе с ботами являются скорее профилактическими:  Captcha – автоматизированный тест Тьюринга, определяющий, является пользователь компьютером или человеком.  Sms-verification – проверка пользователя посредством отправки смс с кодом подтверждения.  Ratelimit – временное ограничение числа запросов к системе. Задача классификации – разбиение множества объектов или наблюдений на априорно заданные группы, называемые классами. Внутри каждой из которых они предполагаются похожими друг на друга, имеющими одинаковые признаки и свойства. Если количество классов не более двух, имеет место бинарная классификация. Для классификации сложных моделей применяются традиционные алгоритмы. К примеру, для исследования проблемы обнаружения спам-ботов в Twitter разработчики применили нейронные сети, деревья решений, машины опорных векторов, наивный байесовский классификатор. [6] и [14]. В качестве признаков использовалось количество подписчиков и читаемых, а также граф-ориентированные взаимосвязи. (рис 2.) Общий подход при создании алгоритма детектирования социальных ботов (проектирование фреймворка) [7] включает в себя:  сбор данных;  выявление признаков (метрик);  выборка классифицированных данных для обучения классификатора;  обучение классификатора на данной выборке. Проблема различения аккаунтов на человека, бота и киборга [13] решается с помощью создания обширной базы аккаунтов и классификации по различным признакам: поведению, содержанию публикаций, характеристик профиля. В результате формируется система, состоящая из 4 частей:  компонент энтропии (entropycomponent) – анализирует интервал между сообщениями аккаунта;  компонент обнаружения спама (spamdetectioncomponent) – анализирует содержание сообщений по заданным шаблонам;  компонент анализа профиля (accountpropertiescomponent) – анализирует признаки профиля;  компонент классификации (decisionmarkercomponent) – классификация аккаунта на результатах предыдущих компонентов. Одними из эффективных классификаторов являются:  алгоритм приманки (Honeypot) [12];  анализ маштабограмм (scalogram) [15];  математический алгоритм Байеса, классификатор, основанный на теореме Байеса[18]. Современные разработчики алгоритмов детектирования ботов используют методики, учитывающие особенности контента, краудсорсинг, технологии сетей [17] и многие другие характеристики и признаки аккаунтов социальных сетей, создавая все более универсальные классификаторы. ВЫВОДЫ В ходе проведения обзора методологии детектирования социальных ботов были проанализированы наиболее эффективные способы обнаружения, классификации и борьбы с вредоносными аккаунтами. Рассмотрены основные принципы распознавания образов, достоинства и недостатки популярных классификаторов. Увы, имеют скорее профилактический характер. Современные тенденции широчайшего использования социальных сетей в различных сферах требуют создания более гибких и универсальных моделей для распознавания вредоносных программ.   ПЕРЧЕНЬ ИСТОЧНИКОВ 1. Yazan Boshmaf, Ildar Muslukhov, Konstantin Beznosov, Matei Ripeanu. The Socialbot Network: When Bots Socialize for Fameand Money / University  of British Columbia Vancouver, Canada, 2011. – 1 с. 2. Korrespondent.net – Продажа ботов в Twitter стала многомиллионным бизнесом – исследование. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: https://korrespondent.net/business/web/1540808-prodazha-botov-v-twitter-stala-mnogomillionnym-biznesom-issledovanie (дата обращения 15.11. 2017) 3. Carlo De Micheli, Andrea Stroppa. Twitter and the underground market / 11th Nexa Lunch Seminar, May, 2013.— 5–9 с. 4. Topmarketing.by – Честное SMM-продвижение, выявляем аккаунты-боты в социальных сетях. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://topmarketing.by/internet-marketing/chestnoe-smm-prodvizhenie-vyyavlyaem-akkaunty-boty-v-socialnyx-setyax.html (дата обращения 14.11. 2017) 5. Cossa.ru – Использование ботов (технических аккаунтов) в работе с отзывами. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://www.cossa.ru/155/12121/ (дата обращения 12.11. 2017) 6. Alex Hai Wang. Detecting Spam Bots in Online Social Networking Sites: A Machine Learning Approach / College of Information Sciences and Technology The Pennsylvania State University, USA, 2010. — 2–10 с. 7. R. Nithin Reddy, Nitesh Kumar. Automatic Detection of Fake Proles in Online Social Networks / Department of Computer Science and Engineering National Institute of Technology Rourkela, Orissa, India, May, 2012. — 10–15 с. 8. Inosmi.ru – Бот в твиттере оказался настолько убедительным, что люди начали сочувствовать «ей». [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://inosmi.ru/world/20120627/194149517.html (дата обращения 15.11. 2017) 9. Basegroup.ru, BasegroupLabs – Введение в SocialMining. [Электронный ресурс]: [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://www.basegroup.ru/library/web_mining/introduction_in_social_mining (дата обращения 16.11. 2017) 10. Wikipedia.org. Сводная энциклопедия – Кластерный анализ. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Кластеризация (дата обращения 15.11. 2017) 11. Wikipedia.org. Сводная энциклопедия – Задача классификации. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Задача_классификации (дата обращения 15.11. 2017) 12. Securitylab.ru SecurityLab – Технология Honeypot. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://www.securitylab.ru/analytics/275420.php (дата обращения 13.11. 2017) 13. Zi Chu, Steven Gianvecchio, Haining Wang, SushilJajodia. Detecting Automation of Twitter Accounts: Are You a Human, Bot, or Cyborg? / IEEE TRANSACTIONS ON DEPENDABLE AND SECURE COMPUTING, 2012. – 2-10 с. 14. Alex Hai Wang. DON’T FOLLOW ME: SPAM DETECTION IN TWITTER / College of Information Sciences and Technology, The Pennsylvania State University, Dunmore, USA, 2012. – 2-7 с. 15. Wikipedia.org. Сводная энциклопедия – Scaleogram. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Scaleogram (дата обращения 11.11. 2017) 16. Wikipedia.org. Сводная энциклопедия – JSON. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/JSON (дата обращения 11.11. 2017) 17. J. Ratkiewicz, M. D. Conover, M. Meiss, B. Gonc¸alves, A. Flammini, F. Menczer. Detecting and Tracking Political Abuse in Social Media / Center for Complex Networks and Systems Research School of Informatics and Computing Indiana University, Bloomington, IN, USA, 2011. — 2-5 с. 18. Wikipedia.org. Сводная энциклопедия – Теорема Байеса. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/Теорема_Байеса (дата обращения 12.11. 2017) 19. Ibm.comПрограммное обеспечение IBM – Анализ социальных сетей – техническая публикация. [Электронный ресурс]: [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://public.dhe.ibm.com/software/dw/ru/download/ZZW03070.pdf (дата обращения 15.11. 2017) 20. Haijian Shi. Best-first Decision Tree Learning / The university of Waikato, Hamilton, NewZealand, 2007. — 5 с. 21. Wikipedia.org. Сводная энциклопедия – Дерево принятия решений. [Электронный ресурс] : [Веб-сайт]. – Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/ Дерево_принятия_решений (дата обращения 12.11. 2017)  

Аналитический обзор методов детектирования вредоносных аккаунтов в социальных сетях

http://ir.nmu.org.ua//bitstream/123456789/150650/1/smolich_kruchinin.pdf

Аналитический обзор методов детектирования вредоносных аккаунтов в социальных сетях

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

Scientific hub Dnipro University of Technology