Spam Profile Detection in Social Netwroks Based on Public Attributes
| العنوان بلغة أخرى: |
كشف الحسابات الغير مرغوبة والمؤذية في مواقع التواصل الاجتماعي عن طريق الخصائص العامة |
|---|---|
| المؤلف الرئيسي: | الزعبي، علاء محمود محمد (مؤلف) |
| المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): | Al-Zoubi, Ala Mahmoud |
| مؤلفين آخرين: | فارس، حسام عمر (مشرف) , القطاونه، جعفر صالح (مشرف) |
| التاريخ الميلادي: |
2017
|
| موقع: | عمان |
| الصفحات: | 1 - 82 |
| رقم MD: | 1245157 |
| نوع المحتوى: | رسائل جامعية |
| اللغة: | الإنجليزية |
| الدرجة العلمية: | رسالة ماجستير |
| الجامعة: | الجامعة الاردنية |
| الكلية: | كلية الدراسات العليا |
| الدولة: | الاردن |
| قواعد المعلومات: | Dissertations |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
23
| المستخلص: |
في شبكات التواصل الاجتماعي، الحسابات الغير مرغوبة والمؤذية تمثل واحدة من أكثر الأخطار الأمنية على الإنترنت، حيث أنها لا تتوقف عند الدعايات السيئة فقط، إنما تعتبر مكان حيث يستغله المجرمون لعدد من الأسباب. مؤخرا، عدد من الحسابات التابعة لعملاء بنك NatWest تم سرقتها من قبل هؤلاء المجرمين، عن طريق إنشاء حساب غير مرغوب ومؤذي على شبكة التواصل الاجتماعي تويتر يشبه حساب خدمة العملاء للبنك، وبسبب ذلك تم اقتياد العملاء لموقع احتيال. هذه الرسالة تتحرى عن طبيعة وخواص الحسابات الغير مرغوبة والمؤذية في شبكة التواصل الاجتماعي تويتر لتحسين الكشف عن هذه الحسابات، من خلال عدد من الخصائص العامة التي لا تعتمد على اللغة. ومن أجل تحري مدى فعالية هذه الخصائص في كشف الحسابات الغير مرغوبة والمؤذية، 4 ملفات تم استخراجها لأربع لغات مختلفة (العربية، الإنجليزية، الكورية والإسبانية) وملف خامس تشكل عن طريق جمع هذه اللغات مع بعضها. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام طريقة الاختيار العدد الأفضل من الخصائص مع بناء نموذج خاص بالتعلم الآلي باستخدام خوارزميتي آلات الدعم الموجهة وWhale Optimization Algorithm لتحسين عملية كشف الحسابات الغير مرغوبة والمؤذية. لقد تمت مقارنة النموذج المقترح مع عدة نماذج وخورزميات متنوعة من الدراسات السابقة ك ال k-NN، NB، DT(J48) وMLP ودمجها مع فلاتر Information Gain، Chi-squared، ReliefF، Correlation، Significance وأيضا خورزميتي GA وPSO وظهرت النتائج أن مقاربتنا هي الأفضل بين جميع النماذج الأخرى. تم القيام أيضا بعمل تحليل مفصل ومقارنات مختلفة باستخدام تقنيات الرسومات البيانية المختلفة، لعمل أنواع عدة من المقارنات. منها يتضمن عمليات انتقاء الخصائص وملاحظة العلاقات ببن الخصائص المختارة. منها أيضا مقارنة الخصائص عبر الملفات جميعها. وبالنهاية، نقوم بتحليل الخصائص التي تم اختيارها من خلال مقاربتنا. |
|---|
عناصر مشابهة
-
Analysis of Botnet Distributed Denial of Service Attack of IOT Devices Using Machine Learning Classifiers and Sequential Detection Architecture
بواسطة: مخاتره، معتز فواز منشور: (2021) -
Enhancing modularity-based graph clustering algorithm
بواسطة: أبو شرخ، سوسن ابراهيم مصباح منشور: (2010) -
Violence Detection over Online Social Networks: An Arabic Sentiment Analysis Approach
بواسطة: الخلفات، المنذر حسن مصطفى منشور: (2018) -
Designing Lightweight and Distributed Wormhole Attack Detection for Wireless Sensor Networks Based on Graph Neuron
بواسطة: Al Shaikh, Moneer منشور: (2011) -
Spam Detection on Social Networks Based on Contextual Word Embeddings and Recurrent Neural Network
بواسطة: Almomani, Hebah Eid منشور: (2022)
