Bots sociais: implicações na segurança e na credibilidade de serviços baseados no Twitter

• Autor(a) principal: Carlos Alessandro Sena de Freitas
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFMG
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/1843/ESBF-9Q3MMZ
• topic: Bots; Redes sociais; Twitter; Aprendizado de máquina; Redes de relações sociais; Aprendizado do computador; Computação; Redes de computadores Medidas de segurança

Cada vez mais, dados extraídos de redes sociais são utilizados para a construção de novas aplicações e serviços, como plataformas para monitoramento de trânsito, identificação de surtos epidêmicos, bem como várias outras aplicações associadas à criação de cidades inteligentes, por exemplo. Entretanto, tais serviços são vulneráveis a ataques de bots - contas automatizadas - que buscam adulterar estatísticas de percepção pública postando um excessivo número de mensagens geradas automaticamente. Bots podem invalidar diversos serviços existentes, o que torna crucial entender as principais formas de ataque, bem como buscar mecanismos de defesa. Este trabalho apresenta uma ampla caracterização do comportamento de bots no Twitter. A partir de uma base de dados real contendo 19.115 bots, foram identificadas diversas características dos bots, extraídas de padrões de comportamento e de escrita de texto, que possuem alto poder discriminativo. A partir dessas características, apresentamos um método de detecção automática de bots capaz de detectar 92% deles, enquanto menos de 1% dos usuários reais são classificados erroneamente. Finalmente, realizamos um estudo sobre quais características tornam os bots mais bem sucedidos em tarefas de infiltração. Para isso, foram criados 120 socialbots no Twitter. Durante 30 dias monitoramos seu comportamento e todas suas interações com usuários da rede, assim como com 600 usuários-alvo. Durante esse período nossos bots interagiram 5.966 vezes com 2.637 usuários do Twitter.