Подход к обнаружению вредоносных ботов в социальной сети ВКонтакте и оценка их параметров

Появление новых разновидностей ботов в социальных сетях и совершенствование их возможностей имитации естественного поведения реальных пользователей представляют собой актуальную проблему в области защиты социальных сетей и онлайн сообществ. В данной работе предлагается новый подход к обнаружению и оценке параметров ботов в рамках социальной сети ВКонтакте. Основой предложенного подхода является создание наборов данных с использованием метода «контрольной покупки» ботов, который позволяет оценить такие характеристики как стоимость, качество и скорость действия ботов, а с использованием теста Тьюринга также насколько пользователи доверяют ботам. В совокупности с общепринятыми методами машинного обучения и признаками, извлеченными из графов взаимодействий, текстовых сообщений и статистических распределений, становится возможным достаточно точно не только обнаруживать ботов, но и предсказывать их характеристики. В работе демонстрируется, что итоговая модель, построенная на основе предлагаемого подхода, робастна к разбалансированным данным и может идентифицировать большинство видов ботов, так как имеет лишь незначительную корреляцию с их основными характеристиками. Предложенный подход может использоваться в рамках выбора контрмер для защиты социальных сетей и исторического анализа, позволяя не только подтвердить присутствие ботов, но и характеризовать специфику атаки.

1. Cresci S. A decade of social bot detection // Communications of the ACM. 2020. Vol. 63. Iss. 10. PP. 72–83. DOI:10.1145/ 3409116

2. Samoilenko S.A., Suvorova I. Artificial intelligence and deepfakes in strategic deception campaigns: The US and Russian experiences // In: The Palgrave Handbook of Malicious Use of AI and Psychological Security. Cham: Springer International Publishing, 2023. PP. 507–529. DOI:10.1007/978-3-031-22552-9_19

3. Yang K., Menczer F. Anatomy of an AI-powered malicious social botnet // arXiv preprint arXiv:2307.16336.2023. DOI:10.48550/arXiv.2307.16336

4. Gilani Z., Farahbakhsh R., Tyson G., Wang L., Crowcroft J. Of bots and humans (on twitter) // Proceedings of the International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining. (New York, USA, 31 July 2017). Association for Computing Machinery, 2017. DOI:10.1145/3110025.3110090

5. Orabi M., Mouheb D., Al Aghbari Z., Kamel I. Detection of bots in social media: a systematic review // Information Processing and Management. 2020. Vol. 57. Iss. 4. P. 102250. DOI:10.1016/j.ipm.2020.102250

6. Коломеец М.В., Чечулин А.А. Метрики вредоносных социальных ботов // Труды учебных заведений связи. 2023. Т. 9. № 1. С. 94−104. DOI:10.31854/1813-324X-2023-9-1-94-104. EDN:HEFHFR

7. Zegzhda P.D., Malyshev E.V., Pavlenko E.Y. The use of an artificial neural network to detect automatically managed accounts in social networks // Automatic Control and Computer Sciences. 2017. Vol. 51. Iss. 8. PP. 874–880. DOI:10.3103/S0146411617080296. EDN:UYCEUW

8. Samokhvalov D.I. Machine learning-based malicious users' detection in the VKontakte social network // Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2020. Vol. 32. Iss. 3. PP. 109–117. DOI:10.15514/ISPRAS-2020-32(3)-10

9. Kaveeva A.D., Gurin K.E. Artificial VKontakte profiles and their impact on the social network of users // Journal of Sociology and Social Anthropology. 2018. Vol. 21. Iss. 2. PP. 214–231. DOI:10.31119/jssa.2018.21.2.8. EDN:XZOGHB

10. Kolomeets M., Tushkanova O., Levshun D., Chechulin A. Camouflaged bot detection using the friend list // Proceedings of the 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP, Valladolid, Spain, 10–12 March 2021). IEEE, 2021. PP. 253–259. DOI:10.1109/PDP52278.2021.00048. EDN:ZDXFHS

11. Skorniakov K., Turdakov D., Zhabotinsky A. Make Social Networks Clean Again: Graph Embedding and Stacking Classifiers for Bot Detection // Proceedings of the Workshops, co-located with 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM, Torino, Italy, 22 October 2018). ISP RAS, 2019. Vol. 2482. EDN:IHZECD

12. Kolomeets M. MKMETRIC2022 – dataset with VKontakte bot identifiers and their metrics // guardeec/datasets. 2022. URL: https://github.com/guardeec/datasets#mkmetric2022 (Accessed 20.04.2024)

13. Zhou Z., Guan H., Bhat M., Hsu J. Detecting Fake News with NLP: Challenges and Possible Directions. 2018. URL: https://meghu2791.github.io/Fake_News_Detection.pdf (Accessed 20.04.2024)