#BotOrNot
Au cours des dernières années, Twitter, un site de réseautage social, a été affecté par une augmentation constante du spam sur son réseau. Le détournement de comptes de médias sociaux est devenu un danger moderne. Les motivations pour cela peuvent aller des tentatives de vol d'identité à simplement fausser la perception d'un public. Dans cet article, nous étendons notre travail précédent, Engineering Your Social Network to Detect Fraudulent Profiles, en menant une enquête sur les bots de spam sur Twitter. Nous proposons un algorithme qui distinguera un bot de spam d'un compte utilisateur authentique en utilisant un cadre de test JavaScript qui consomme l'API REST de Twitter. Nous avons exécuté un ensemble de données de 700 comptes Twitter à travers notre algorithme et identifié qu'environ 11 % de l'ensemble de données étaient des bots.
Au cours des dernières années, Twitter, un site de réseautage social, a été affecté par une augmentation constante du spam sur son réseau. Le détournement de comptes de médias sociaux est devenu un danger moderne. Les motivations pour cela peuvent aller des tentatives de vol d'identité à simplement fausser la perception d'un public. Dans cet article, nous étendons notre travail précédent, Engineering Your Social Network to Detect Fraudulent Profiles, en menant une enquête sur les bots de spam sur Twitter. Nous proposons un algorithme qui distinguera un bot de spam d'un compte utilisateur authentique en utilisant un cadre de test JavaScript qui consomme l'API REST de Twitter. Nous avons exécuté un ensemble de données de 700 comptes Twitter à travers notre algorithme et identifié qu'environ 11 % de l'ensemble de données étaient des bots.