大規模ソーシャル・オンライン・サービスにおける偽アカウント検出の支援

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大規模ソーシャル・オンライン・サービスにおける偽アカウント検出の支援

オンライン・ソーシャル・ネットワーク（OSN）上で公開される情報の信頼性は、ユーザーによってますます高められている。また、OSNプロバイダーは、この情報の市場性をビジネスモデルの基盤としている。しかし、OSNでは、実在の人物とは異なる偽のアカウントを作成するなどの悪用が行われている。偽アカウントは、スパムの送信、オンライン評価の操作、ネットワークから抽出された知識の悪用などを行うことができる。OSNの運営者は現在、偽アカウントを検出し、手作業で検証し、停止させるために多大なリソースを費やしている。スペイン最大のOSNであるTuentiは、その作業だけで14人のフルタイム従業員を割き、多大な金銭的コストを負担している。このようなタスクは、偽物と本物のOSNプロフィールの多様な挙動を確実に捉えることが困難であるため、まだ自動化には成功していない。

我々は、SybilRankと呼ぶ、OSNオペレータの手になる新しいツールを紹介する。このツールは、ソーシャルグラフの特性を利用して、ユーザが偽者（Sybils）である可能性の認識に応じてランク付けする。SybilRankは計算効率が高く、我々のHadoopプロトタイプで実証されたように、数億ノードのグラフに拡張可能である。我々はTuentiのオペレーションセンターにSybilRankを導入した。その結果、SybilRankが偽物の可能性が最も高いとした20万件のアカウントのうち、約90%が実際に停止を正当化されることがわかりました。一方、Tuentiの現在のユーザー報告ベースのアプローチでは、検査されたアカウントのうち約5%のみが実際に偽物であることがわかりました。

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Aiding the Detection of Fake Accounts in Large Scale Social Online Services

わかるかもと思ったけど分からない