社交网络机器人检测综述

随着以微博为代表的社交网络平台的迅速流行,出现了大量社交机器人账号,部分恶意的机器人在社交网络平台上散布不良信息,进行虚假宣传,甚至发布煽动性言论、引发对立情绪。恶意机器人账号的存在对网络空间安全产生了严重威胁,因此,实现社交机器人的有效检测对于净化网络内容、维护真实的舆论环境具有十分重要的意义。目前,主要的社交机器人检测方法包括基于图的检测方法、基于机器学习的检测方法、基于异常的检测方法以及基于众包的检测方法。与此同时,社交机器人检测技术还面临着数据集难以稳定标注、缺乏健壮的特征等挑战。本文归纳和整理了社交机器人检测研究现状,并简要介绍了各项技术及其优缺点。最后,本文总结和展望了当前方法可以进一步改进的方向。