59、社交机器人检测与双向机器翻译技术解析

社交机器人检测与双向机器翻译技术解析

社交机器人检测技术

在在线社交网络（OSN）中，社交机器人的存在对成员间的信任构成威胁，因此检测社交机器人至关重要。以下是几种常见的检测技术：
1. 基于图的检测技术 ：以Twitter的关系图为例，它能反映用户间的交互。用户网络中的三角形数量可体现节点的邻接关系，三角形数量多表明用户真实可信。该技术通过统计手段和客户端评估，将群体分为恶意和良性两类。
2. 基于众包的检测技术 ：在基于众包的检测系统中，通用智能会与具备人工智能能力的大量社交机器人进行对抗测试。众包是将任务委托给匿名人群的技术，在社交机器人识别中，用户会获得OSN账户的照片、页面和个人资料等数据，并据此将账户分类为非机器人或人类，当然也可包含其他类别。众包适用于可分解为小而简单任务的活动，对于难以用自动化算法或系统完成的任务有显著优势。
3. 基于机器学习的检测技术 ：机器学习方法可用于对抗社交机器人的影响。分类系统能进行二进制检测，并提前预警可能危及系统的恶意可执行文件。它能提升计算机程序用户的体验，简化数据输入的文档流程，便于识别垃圾邮件和进行准确预测。恶意行为检测通过离线监督学习和在线检测阶段进行，大多数Twitter账户的机器人识别技术采用监督方法，但部分机器人账户因缺乏僵尸网络活动信息而难以被识别。考虑到多数研究侧重于离线识别，机器学习活动和任务应具备可访问性和可扩展性，以处理大量Twitter数据。
4. 基于异常的检测技术 ：该方法用于检测未知的僵尸网络，主要关注数据集中异常行为的案例。它先为受保护系统建立正常运