1 原文作者
Samaneh Hosseini Moghaddam(Shahid Beheshti Univercity GC)
Mandana Khademi(Shahid Beheshti Univercity GC)
Maghsoud Abbaspour(Shahid Beheshti Univercity GC)
2 论文来源
arXiv preprint 2019
3 论文地址
https://arxiv.org/abs/1903.06827
4 论文简介
社交机器人是控制虚假账户的自动化软件，利用用户的信任来实现他们的目的。它们模仿实际用户，伪装成人类账号。一些重要的恶意社交机器人应用程序用以产生虚假人气(astroturfing)，执行女巫攻击，发送垃圾邮件，获取隐私数据等。检测或对抗恶意社交机器人的第一阶段是研究它们，并揭示它们在提高其社会影响力和躲避平台检测方面取得成功的策略。研究渗透策略特征的潜在力量也有助于开发优秀的社交机器人。
本文提出社交网络同质性这一概念，通过对同质性相关特征的研究，提出了基于同质性的社交机器人渗透策略。该策略在提升社交机器人的影响力以及躲避社交平台的检测方面都取得了较好的效果。
5 解决问题
本文主要试图解决社交机器人渗透不足和如何提升社交机器人的影响力两大问题。
许多研究致力于创建社交机器人并将其渗透到在线社交网络中。该领域可分为两方面的工作:(1)验证社交网络对社交机器人渗透的脆弱性及其启示;(2)研究不同社交机器人渗透策略下的渗透性能。现有的一些研究已经进行了创建社交机器人的实验，以证明建立社交机器人网络的可能性。然而，为数不多的研究分析了社交机器人的特征，揭示了最具渗透性的特征。这些研究主要集中在性别、年龄、关注者（following）等基本属性信息和行为相关特征的影响上。因此，仍有相当多模糊和未探讨的特征未被发现。本文旨在探索更先进的特性，找出最有效的渗透策略。
6 本文贡献
本文的贡献主要做出了两个贡献，一是研究了一些属性特征和行为特征，研究表明，赋予社交机器人特定的品味（兴趣）会让它更受欢迎，也更有影响力。二是从同质性原理出发，研究了其他五个特征。在所研究的属性特征和行为特征中，与同质性原理相联系的特征对渗透性能的影响更明显。
7 论文方法
使用析因设计实验来评价不同社交机器人策略的渗透性能和隐秘性，并检验社交机器人的属性特征和行为相关特征的有效性。采用两种启发法来决定选取的特征，将所有特征分为两组，分两个阶段进行研究：第一阶段研究基本属性特征和兴趣行为特征；第二阶段研究基于同质性理论设计的特征。
上述两阶段在研究前都会先使用一些共同特征：
（1）每种策略都会创造两个社交机器人，它们的特征相似，性别不同
（2）使用相同的时区，即格林尼治时间+3:30
（3）活动仅限于关注、转发和点赞
（4）社交机器人的属性语言都设置为英语，并且转发的tweet的语言都是英语
（5）创建账户后发布一条推文，并关注Twitter建议的10个用户
（6）所有的活动都按照指定的时区从上午9点到晚上12点进行
（7）使用固定范围内的随机时间和随机数字作为一天内机器人活动的次数
第一阶段研究了五个特征，其中三个是二元特征，另外两个有四个有效值，得到策略数为128：
（1）性别：根据性别设置姓名和头像，以达到属性一致；规避性别偏见
（2）头像：流行的人像照片；漂亮的女孩/男孩头像
（3）第一目标集：蝴蝶账户；推广账户；关注支持者账户；其他社交机器人
（4）用户兴趣：艺术；体育；政治；无特定兴趣
（5）是否点赞感兴趣的推文：是否会对其感兴趣话题下的推文进行点赞
第二阶段在第一阶段得到的最优特征基础之上，研究了五个特征，其中四个是二元特征，另外一个有四个有效值。
（1）目标用户：粉丝的粉丝；其朋友的粉丝；其邻居的粉丝；随机选择的用户
（2）标签转发：决定社交机器人是否增加了它关注的用户和它自己之间的同质性
（3）转发：控制了机器人与目标用户兴趣和品味的同质性
（4）点赞：关注机器人与目标用户的隐藏价值同质性
（5）考虑最近的活动：只跟踪活跃用户；随机跟踪，不管其活动状态如何
8 实验结果
第一阶段实验结果：
总体结果：
特征取值分析：
特征敏感分析：
根据第一阶段实验结果分析得出结论，实验中比较成功的社交机器人所拥有的特征为：女性，有漂亮女孩/男孩的头像，关注蝴蝶账户为第一目标集，对艺术感兴趣，点赞与其兴趣相关的推文。
第二阶段实验结果与第一阶段分析类似，最后得到该阶段的实验结论，实验中比较成功的社交机器人所拥有的特征为：目标用户群（target user）为粉丝的粉丝，转发目标用户推文标签下的热门推文，关注用户后转发其推文，关注用户后点赞其推文。
综合两个阶段的实验结果，可得出第一阶段是研究一些属性特征和兴趣行为特征。研究表明，赋予社交机器人特定的品味（兴趣）会让它更受欢迎，也更有影响力。第二阶段主要受同质性原理的启发，研究了其他五个特征。在所研究的属性特征和行为特征中，与同质性原则相联系的特征对渗透性能的影响更明显。
9 本文不足
- 提取的特征数量太少
- 实验具体做法未讲清楚
- 提取特征的角度太单一
10 代码和数据集地址
无