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deepbot基于神經網絡的方法檢測推特機器人（Deepbot: A Deep Neural Network based approach for Detecting Twitter Bots）摘要 DeepBot采用Bi-LSTM模型分析推特以及一個web結構來提供公共分析接口分析推文數據 方法 使用神經網絡模型分析輸入的推文是否是機...
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使用雙向長短期記憶神經網絡和詞嵌入模型檢測機器人（Twitter Bot Detection Using Bidirectional Long Short-term Memory Neural ...摘要 使用雙向長短期記憶遞歸神經網絡從推文中抽取特征。我們是第一個使用詞嵌入加長短期機器網絡從推文中抓取特征的工作。本方法不需要手工提取特征，并...
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聯合建模行為和內容信息檢測社交機器人（Detecting Social Bots by Jointly Modeling Deep Behavior and Content Information）摘要 本文提出了使用深度學習模型學習社交行為和內容的表征來檢測社交機器人。社交行為有內因和外因（內因如人的晝夜節(jié)律，外因如周末和節(jié)假日人們花費更...
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變分自編碼器（VAE和LSTM）和聚類方法進行機器人檢測-（RTbust: Exploiting Temporal Patterns for Botnet Detection on Twitter）摘要 從推特上學習推特的行為模式，收集了1000條推特數據。設計了一個新的方法來區(qū)分賬號。通過“RTT”技術發(fā)現來人為操作的轉推模式和懷疑的3種...
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新型社交機器人存在的證據和檢測工具--（The Paradigm-Shift of Social Spambots: Evidence, Theories, and Tools for the ...摘要 最近有關社交媒體的研究表明，有新一代的機器人叫做社交機器人。這里，我們第一次研究這種現象，表明機器人確實存在著這種趨勢的變化。首先我們評估...
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使用長短期記憶深度神經網絡進行機器人檢測--（Deep neural networks for bot detection）摘要 當前檢測社交機器人對很多技術都是針對于賬戶級別， 通過處理大量的社交媒體內容并利用網絡結構的信息，時間序列，情感分析等等。本文中提出來基于...
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比束手無策更安全：對抗性方法改善社交機器人檢測Better Safe Than Sorry: an Adversarial Approach to improve Social Bot Dete...摘要 最近隨著對抗性方法的傳播，一種新型的時間方法正在出現：專門操縱樣本來得到更健壯的檢測模型。我們提出來一個基于遺傳算法的檢測賬號的方法。結果...
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社交指紋：通過DNA-啟發(fā)的行為建模的組機器人檢測（Social Fingerprinting: Detection of Spambot Groups Through DNA-Inspired...摘要 本文展示了一個高效機器人檢測系統，通過分析賬號的行為并使用數字DNA技術來建模社交網絡用戶的行為。是收到生物學的啟發(fā)，數字DNA能夠用一系...
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通過專業(yè)分類器的組合來檢測社交機器人--（Detection of Novel Social Bots by Ensembles of Specialized Classifiers）摘要 監(jiān)督學習技術進行機器人檢測的技術的性能受制于之前訓練模型中的訓練數據里是否有能夠表征新的機器人特征或者行為的數據。如果想要調整模型來重新識...