{"title":"Um Método para Detecção de Bots Sociais Baseado em Redes Neurais Convolucionais Aplicadas em Mensagens Textuais","authors":"Paulo A. Braz, R. Goldschmidt","doi":"10.5753/sbseg.2017.19524","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Atualmente, as redes sociais estão sujeitas a ações de bots sociais que executam atividades maliciosas como a disseminação de notícias falsas. Algumas pesquisas voltadas à detecção desse tipo de malware se baseiam em estatísticas extraídas a partir do conteúdo das mensagens postadas. Como a extração de estatísticas pode ocasionar perda de informação, este trabalho tem como objetivo apresentar evidências experimentais de que o uso de textos originais das mensagens pode melhorar a precisão de detecção. Para tanto, propõe-se um método que aplica uma rede neural convolucional para identificar mensagens suspeitas. Resultados preliminares utilizando dados do Twitter se mostraram promissores, fornecendo indícios de adequação do método proposto.","PeriodicalId":322419,"journal":{"name":"Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2017)","volume":"89 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2017-11-06","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg 2017)","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.5753/sbseg.2017.19524","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2
Abstract
Atualmente, as redes sociais estão sujeitas a ações de bots sociais que executam atividades maliciosas como a disseminação de notícias falsas. Algumas pesquisas voltadas à detecção desse tipo de malware se baseiam em estatísticas extraídas a partir do conteúdo das mensagens postadas. Como a extração de estatísticas pode ocasionar perda de informação, este trabalho tem como objetivo apresentar evidências experimentais de que o uso de textos originais das mensagens pode melhorar a precisão de detecção. Para tanto, propõe-se um método que aplica uma rede neural convolucional para identificar mensagens suspeitas. Resultados preliminares utilizando dados do Twitter se mostraram promissores, fornecendo indícios de adequação do método proposto.