機器學習演算法讓社交網站假賬號現形

以色列本—古里安大學和美國華盛頓大學的研究人員近日表示，他們開發出一種新的通用方法，可在包括「臉書」和「推特」在內的大多數社交網站上發現假賬號。相關論文發表在本月的《社交網分析和挖掘》雜誌上。

本—古里安大學軟體和信息系統工程系研究人員迪馬·卡甘認為，鑒於近期令人不安的關於用戶隱私沒有得到保護的消息以及社交媒體被有針對性地用於影響大選的情況，清除社交網站上的假賬號顯得前所未有的重要。

研究人員表示，他們基於假賬號試圖與社交網站其他用戶建立不可能聯繫的假設，推出了自己的獨特演算法，並將該演算法在10個不同的社交網站對模擬和真實數據集進行了測試，結果顯示其在兩種環境中都具有良好的表現。

新方法包含機器學習演算法的兩個主要迭代，第一個迭代構成鏈接預測分類器，它能夠高精度地估算兩個用戶之間存在鏈接的概率；第二迭代基於由鏈接預測分類器創建的特徵而生成的一組新的元特徵。最後，研究人員使用這些元特徵，構建一個通用分類器，檢測各種在線社交網站中的虛假個人資料。

研究人員表示，測試結果表明：在現實生活中的友誼情景中，他們能發現擁有最強友誼關係的人群以及擁有最強惡意朋友圈的用戶。新方法勝過其他異常檢測方法，具有廣泛的應用潛力，特別是在網路安全領域。

總編輯圈點

有網路就有水軍。計算機虛擬出來的大軍，讓計算機去抵抗，最合適。近兩年許多人憂慮：能分析海量數據的人工智慧，必然會侵犯隱私；而研發能夠罩住隱私、維護網民安全和自由的人工智慧，是一種積極的應對。無需悲觀，我們應該區分善惡，不要隨波逐流。

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