NortonLifeLock的BotSight工具使用AI来发现虚假的Twitter帐户

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NortonLifeLock研究小组，反病毒提供商Norton Lifelock的R&D部门，今天发布了一个名为BotSight的浏览器扩展，旨在实时检测潜在的Twitter机器人。其背后的团队表示，BotSight旨在强调用户feeds中僵尸程序和虚假信息活动的发生，因为与大流行相关的虚假信息传播确实已经达到了一种狂热。

BotSight作为Chrome、Brave、Firefox和Edge的扩展，可以在Twitter时间线、搜索、个人资料、关注者和单条推文视图中，直接为每个Twitter句柄添加机器人概率评分。除了评论配置文件，该工具还会突出显示推文文本中提到的所有句柄，以及用户关注的推文、关注者、账号和描述。

该团队表示，重要的是，BotSight不会干扰或取代Twitter自身的反错误消息工作。其中包括推文标签和警告信息，包含关于当前形势的有争议或误导性的信息。

Powering BotSight是一个AI模型，可以高精度检测Twitter机器人，并在研究数据集上获得0.967(模型质量的常用指标)的曲线下面积。(一个完美的AUC是1。在其预测中，它考虑了20多个因素，包括基于IP的关联(地理上接近的账户)、基于时间的关联(时间上密切相关)、用户名和句柄(以及其他元数据)的自动化迹象、社交子图、内容相似性、推特认证状态、账户获得关注者的速度以及账户描述。

根据NortonLifeLock的说法，僵尸程序通常在发布习惯上表现出规律性，而普通用户则没有，通常都是短命的。他们也倾向于使用包含许多数字和随机字符的名称，他们会形成派系，并在其中发布相同的内容。

考虑到所有这些，僵尸视线团队在一篇4TB的历史论文上训练了这个模型。对数据集的审查显示，一般来说，大约5%的账户是僵尸工具，但根据抽样时间，在关于大流行的推文中，6%至18%的账户是僵尸工具。单个随机样本显示，约有4%至8%的bot活动以体量计，这表明bot对自身行为具有战略意义，有利于最大化当前事件的影响。

该团队表示，在BotSight首次亮相之前，它花了六个月的时间在推特上滚动该工具，以测试、改进和验证该模型。到目前为止，BotSight用户已经分析了超过10万个推特账户。

BotSight团队在博客中写道：“我对虚假信息的了解比以往任何时候都多，但对真实的虚假信息仍然知之甚少。”“[数字]因语言、主题和一天中的时间而异。这就是为什么在推特上看到它是如此有用。”

BotSight团队计划在不久的将来推出一款智能手机应用，该应用将与迄今为止发布的许多其他Twitter机器人识别工具一起使用。一些最受欢迎的网站包括印第安纳大学的社交媒体Botometer天文台；SparkToro的假跟随者审核工具；Botcheck .我；还有机器人哨兵。

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