Redes Neurais Convolucionais na Detecção de Bots Sociais: Um Método Baseado na Clusterização de Mensagens Textuais

  • Paulo A. Braz
  • Ronaldo R. Goldschmidt

Resumo


Cada vez mais bots sociais executam atividades maliciosas em redes sociais. O estado da arte na detecção desse tipo de malware considera, entre outras informações, medidas estatísticas calculadas a partir do conteúdo das mensagens postadas nas redes. Como esses cálculos podem ocasionar perda de informação, o presente artigo busca evidências experimentais que apoiem a hipótese de que o uso do conteúdo textual original das mensagens pode aprimorar a precisão de detecção. Para esse fim, foi proposto um método que utiliza redes neurais convolucionais para identificar mensagens e contas suspeitas. Tais redes são treinadas com amostras obtidas pela clusterização dos textos originais das mensagens. Experimentos com o Twitter confirmam a hipótese levantada.
Publicado
25/10/2018
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BRAZ, Paulo A.; GOLDSCHMIDT, Ronaldo R.. Redes Neurais Convolucionais na Detecção de Bots Sociais: Um Método Baseado na Clusterização de Mensagens Textuais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO EM SEGURANÇA DA INFORMAÇÃO E DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS (SBSEG) , 2018 Anais do XVIII Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, oct. 2018 . p. 323 - 336.