Methods to prevent spam attacks in social networks

Abstract

This paper deals with the phenomenon of spam in social networks and shows effective methods of preventing spam. In the first part, the concepts of spam, social networks are studied, and the history of the appearance of spam is described. The second part provides brief information about renaming a user account, account markets where the user account data is exchanged for a fee or other limited services. It is revealed that this operation and the use of the services of these markets can be a direct source of spam. In the third part, the methods of the authors of some articles are investigated. It is described in details how to deal with different types of spam. Three spam detection modules are analyzed: a COMPA system that helps to identify a compromised account; S3D – a spam detection module based on four light detectors; and FRAppE – a rigorous Facebook application evaluator. In addition, this part provides information on the results of various experiments conducted with these modules. Based on the studied information about modules and types of spam, the final part concludes on the effectiveness of their use and provides the results.

В данной работе исследован феномен спама в социальных сетях и изучены эффективные методы предотвращения спама в социальных сетях. В первой части изучены понятия спама, социальных сетей, а также исследована история появления спама. Во второй части дана краткая информация о переименовании аккаунта пользователя, а также о рынках аккаунтов, которые предоставляют подписчиков в обмен на плату или другие ограниченные услуги в обмен на данные учетной записи пользователя и выявлено, что данная операция и использование услуг таких рынков могут стать прямым источником спама, который будет сыпаться на пользователя, допустившего ошибку. В третьей части исследованы методики авторов некоторых статей, в которых подробно разобрано, как справляться с различными видами спама. Изучены три модуля обнаружения спама: COMPA – система, которая поможет определить скомпрометированный аккаунт; S3D – модуль обнаружения спама, основанных на четырех легких детекторах; и FRAppE – строгий оценщик приложений Facebook. Здесь же приведена информация о результатах различных экспериментов, проведённых с данными модулями. На основе изученных модулей и видов спама в заключительной части делается вывод об эффективности их использования и дается информация о полученных результатах.