来源：中国科普网

以色列本-古里安大学和美国华盛顿大学的研究人员近日表示，他们开发出一种新的通用方法，可在包括“脸书”和“推特”在内的大多数社交网站上发现假账号。相关论文发表在本月的《社交网分析和挖掘》杂志上。本-古里安大学软件和信息系统工程系研究人员迪马·卡甘认为，鉴于近期令人不安的关于用户隐私没有得到保护的消息以及社交媒体有针对性地被用于影响大选的情况，清除社交网站上的假账号显得前所未有的重要。

研究人员表示，他们基于假账号试图与社交网站其他用户建立不可能联系的假设，推出了自己的独特算法，并将该算法在10个不同的社交网站对模拟和真实数据集进行了测试，结果显示其在两种环境中都具有良好的表现。

新方法包含机器学习算法的两个主要迭代，第一个迭代构成链接预测分类器，它能够高精度地估算两个用户之间存在链接的概率；第二迭代基于由链接预测分类器创建的特征而生成的一组新的元特征。最后，研究人员使用这些元特征，构建一个通用分类器，检测各种在线社交网站中的虚假个人资料。

研究人员表示，测试结果表明：在现实生活中的友谊情景中，他们能发现拥有最强友谊关系的人群以及拥有最强恶意朋友圈的用户。新方法胜过其他异常检测方法，具有广泛的应用潜力，特别是在网络安全领域。