ट्विटर पर गलती से 350,000 बॉट्स का नेटवर्क खोजा गया था। बीओटी मास्टर भूगोल पर छेदा गया

आधिकारिक आंकड़ों के अनुसार, ट्विटर के सक्रिय दर्शक 313 मिलियन से अधिक लोग हैं। 313 मिलियन उपयोगकर्ता कहना अधिक सटीक होगा, क्योंकि उपयोगकर्ताओं के कौन से भाग में रहने वाले लोग निश्चित रूप से ज्ञात नहीं हैं। ट्विटर पर प्रतिदिन लगभग 500 मिलियन संदेश उत्पन्न होते हैं, और संदिग्ध गतिविधि के लिए सूचना के इतने बड़े प्रवाह की निगरानी और विश्लेषण करना बहुत मुश्किल है।

कई सालों से, ट्विटर वैज्ञानिकों के ध्यान का विषय रहा है। शोधकर्ताओं ने पहले ट्विटर उपयोगकर्ताओं के ग्राफ की जांच की और व्यक्तिगत उपयोगकर्ता प्रभाव का एक मॉडल बनाने की कोशिश की । अनुसंधान का एक बहुत ही आशाजनक क्षेत्र वास्तविक समय में ट्वीट की धारा का विश्लेषण है - रुझानों, सार्वजनिक भावना, चुनाव परिणामों की भविष्यवाणी करना , जल्दी से महत्वपूर्ण घटनाओं की पहचान करना,वायरल संक्रमण , भूकंप और टाइफून के foci ।

ट्विटर बॉट एक उपयोगकर्ता ट्विटर खाता है जो न्यूनतम या कोई मानव भागीदारी के साथ संचालित होता है। एक बॉटनेट एक एकल व्यक्ति द्वारा बनाए गए और प्रबंधित किए गए खातों का एक समूह है जिसे बॉटमास्टर कहा जाता है । यह एक अच्छा व्यवसाय है, क्योंकि एक बोटमास्टर स्पैम वितरित करने, अनुयायियों को बेचने और सार्वजनिक राय में हेरफेर करने के लिए अपनी सेवाएं बेच सकता है। पिछले वर्षों में, शोधकर्ताओं ने विस्तार से अध्ययन किया कि बॉट का प्रभाव (काम से पहले पदोन्नति) कैसे बढ़ जाता है , यह लाइव उपयोगकर्ताओं के साथ कनेक्शन स्थापित करने के लिए ट्विटर के माहौल में कैसे प्रवेश करता है और उपयोगकर्ताओं के कुल द्रव्यमान के साथ विलय करता है, प्रचार के लिए बॉट का उपयोग कैसे किया जाता है। फेसबुक, यूट्यूब, जीमेल, लिंकडिन, और बहुत कुछ के रूप में ट्विटर बॉट्स का कारोबार ब्लैक मार्केट में किया जाता है। एक हजार ट्विटर अकाउंट (मेल द्वारा पुष्टि की गई, अवतार के साथ, एक बदला हुआ विषय और जीवनी - यानी सभी "भराई" के साथ), रूसी दलाल buyaccs.com की लागत $ 60 है।

ट्विटर बॉट किस लिए हैं?

स्पैम । अन्य उपयोगकर्ताओं को बड़ी संख्या में विज्ञापन लिंक का वितरण, दुर्भावनापूर्ण सॉफ़्टवेयर का वितरण।

नकली "ट्रेंडिंग" समाचार का वितरण । चूंकि बॉट को ट्विटर एल्गोरिदम का उपयोग करके वास्तविक लोगों के लाइव खातों के लिए माना जाता है, इसलिए उन्हें "ट्रेंडिंग" विषयों और हैशटैग की गणना करते समय उसी तरह से व्यवहार किया जाता है। यह आपको नकली ट्रेंडिंग विषय बनाने की अनुमति देता है जो मूल रूप से ट्विटर पर लोकप्रिय नहीं थे, लेकिन रुझानों की सूची में आते हैं, और वहां से वास्तविक ब्लॉगर्स और मीडिया तक।

सार्वजनिक राय का हेरफेर। यदि बॉट नेटवर्क का समय पर पता नहीं लगाया जाता है, तो बॉट मास्टर किसी विशेष विषय पर बड़ी संख्या में सकारात्मक / नकारात्मक संदेश प्रकाशित कर सकता है, जो शोधकर्ताओं, वाणिज्यिक और सरकारी संगठनों द्वारा ट्विटर पर किए गए जनमत अनुसंधान के परिणामों को विकृत करेगा।

एस्ट्रोटर्फिंग । एस्ट्रोटर्फिंग के प्रायोजक के रूप में व्यक्तियों के पूरी तरह से स्वतंत्र राय के रूप में डिज़ाइन किए गए कई ट्वीट्स पोस्ट करके कृत्रिम रूप से सार्वजनिक राय बनाने की तकनीक।

नकली अनुयायी । एक शुल्क के लिए, बोटमास्टर के आदेश पर हजारों बॉट ग्राहकों की अधिक संख्या के कारण उनके खाते को अधिक महत्व देने के लिए ग्राहक के ट्वीट की सदस्यता ले सकते हैं।

ट्विटर स्ट्रीमिंग एपीआई प्रदूषण। संदेह है कि बॉट संदेशों को इस तरह से व्यवस्थित किया जा सकता है कि वे ट्विटर स्ट्रीमिंग एपीआई के फ़िल्टर किए गए चयन में आते हैं, जो कि डेटा खनन के लिए कई द्वारा उपयोग किया जाता है, जिसमें अनुमानित 1% के बजाय 82% तक की संभावना होती है।

ट्विटर पर 350,000 से अधिक बॉट का नेटवर्क

खुद ट्विटर और स्वतंत्र शोधकर्ताओं ने सोशल नेटवर्क पर बॉट्स के निर्धारण के लिए कई उन्नत तकनीकों का विकास किया है, जिसमें ट्वीट्स के बीच लेवेंशेटिन दूरी की गणना करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग करना शामिल है ।

अधिकांश ट्विटर बॉटनेट अध्ययनों ने एक ग्राफ के माध्यम से या ट्विटर स्ट्रीमिंग एपीआई के आधार पर यादृच्छिक स्क्रॉलिंग द्वारा संकलित नमूना डेटासेट का उपयोग किया। दोनों मामलों में, ऐसे नमूने विकृत हो जाएंगे। पहले मामले में - बहुत सारे मित्रों / अनुयायियों वाले उपयोगकर्ताओं की ओर। दूसरे मामले में, अधिक सक्रिय उपयोगकर्ताओं के पक्ष में।

इसके बजाय, यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के कंप्यूटर विज्ञान विभाग के शोधकर्ताओं ने ट्विटर अकाउंट आईडी ( पीडीएफ) का एक नमूना डेटासेट संकलित किया।)। अध्ययन के लिए, उन्होंने ट्विटर उपयोगकर्ताओं का 1% लिया, यानी हर सौवां। सभी के लिए, प्रोफाइल एपीआई के माध्यम से निकाले गए थे, फिर गैर-अंग्रेजी भाषा के प्रोफाइल फ़िल्टर किए गए थे। परिणामस्वरूप, 6 मिलियन अंग्रेजी-भाषा के खातों का एक नमूना बना रहा।

इस डेटा सेट का अध्ययन करने पर एक बहुत ही रोचक परिणाम सामने आया। इस नमूने के खातों में 843 मिलियन ट्वीट्स पोस्ट किए गए, जिनमें से लगभग 20 मिलियन जियोटैगेड थे। यह पता चला कि भू-टैग की भौगोलिक स्थिति आम तौर पर जनसंख्या घनत्व के साथ संबंधित है, यूरोप / अफ्रीका और उत्तरी अमेरिका में दो बड़े क्षेत्रों को छोड़कर, समान रूप से इस क्षेत्र में गैर-शून्य संख्या वाले भू-टैग ट्वीट्स से भरे हुए हैं, जिनमें समुद्र, रेगिस्तान और पर्माफ्रॉस्ट क्षेत्र शामिल हैं। दोनों आयतों पर जियोटैगेड ट्वीट्स का वितरण बिल्कुल समान है, उत्तरी अमेरिका में प्रकाशित 50% ट्वीट, यूरोप में 50% ट्वीट।


रंग ट्वीट की संख्या से मेल खाता है। ट्विटर पर जियोटैग की भौगोलिक स्थिति आमतौर पर यूरोप / अफ्रीका और उत्तरी अमेरिका में दो बड़े आयताकार क्षेत्रों को छोड़कर दुनिया के जनसंख्या घनत्व के साथ सहसंबद्ध है, समान रूप से समुद्रों, रेगिस्तानों और पर्माफोर क्षेत्रों सहित गैर-शून्य संख्या में ट्वीट्स से भरा है।

ये सभी ट्वीट ट्विटर पहचानकर्ताओं की एक विशिष्ट श्रेणी के हैं। जैसा कि ग्राफ में दिखाया गया है।



इस बोटनेट का नाम स्टार वार्स था , बॉट्स ने फिल्म स्टार वार्स के उद्धरणों को सक्रिय रूप से प्रकाशित किया।



बॉटनेट की एक अन्य विशिष्ट विशेषता केवल विंडोज़ के तहत स्मार्टफ़ोन से ट्वीट्स का प्रकाशन है (या प्रकाशन के लिए एक पुस्तकालय / सॉफ्टवेयर विंडोज के तहत एक स्मार्टफोन के रूप में परिभाषित किया गया है)।



इसे और अन्य बॉटनेट का पता लगाने के लिए, शोधकर्ता ट्विटर उपयोगकर्ताओं से कहा कि बॉट्स को thatisabot.com को रिपोर्ट करें ।

Source: https://habr.com/ru/post/hi400951/