온라인 사회망 시스템의 집단 스팸 리뷰의 특성 분석 (Analysis of Crowdturfing Spam Characteristics on Online Social Media Systems)

서지정보

· 발행기관 : 한국디지털콘텐츠학회
· 수록지 정보 : 디지털콘텐츠학회논문지 / 19권 / 11호 / 2077 ~ 2084페이지
· 저자명 : 박수희, 이은영

초록

온라인 소셜 미디어 시스템 및 다양한 리뷰 플랫폼은 사용자에게 유용한 제품 정보를 제공하여 만족스러운 제품 구매를 유도할 수 있다. 더 많은 고객이 온라인 제품 리뷰 및 등급에 의존하고 온라인 평판이 구매 결정을 내리는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 그러나, 리뷰 시스템의 영향력이 증가함에 따라 제품의 리뷰를 일부러 높이거나 낮추는 허위 리뷰를 게재하여 경제적 이득을 취하려는 봇 또는 스패머도 증가하고 있다. 정보가 위조되면 사용자에게 불만족스러운 경험을 초래하며, 나아가 인터넷 리뷰 시스템의 신뢰성이 손상되는 손해를 발생시킬 수 있다. 많은 연구자들이 스팸 리뷰 문제를 해결하고자 시도하였으며, 문맥, 행동 및 구조 정보를 바탕으로 스팸을 탐지하는 다양한 기법을 발견하였다. 본 논문에서는 대규모의 실제 데이터를 사용하여 군집 스팸 공격의 네트워크 특성을 분석하였다. 분석 결과 사용자-리뷰 이분법 네트워크 및 프로젝션 네트워크에서 몇 가지 고유한 특징을 발견하였다. 본 논문에서 발견한 결과는 네트워크 특징에 기반한 군집 스팸 탐지 기법을 개발하는 데 활용될 것으로 기대된다.

영어초록

Online social media systems and various review platforms provide useful product information to customers in purchasing most satisfactory products. As a greater number of customers relied on online product reviews and ratings, online reputation became an important factor in making purchasing decisions. However, internet review systems attracted bots and fraudsters who post promoting or demoting false reviews to achieve financial gains. Falsified information leads to unsatisfactory experiences to users and damages the credibility of internet review systems. Many researchers tackled the false review problems and discovered various spam features that can be classified into context, behavior and structure features. In this paper, we analyze the network characteristics of crowdturfing spam attacks with a large real-world dataset. Our analysis reveals several distinguishing features obtained from the user-rating bipartite network and projection networks. The results are expected to lit a light in developing detection schemes based on network features.

참고자료

· 없음