arvutiteaduse instituudi lõputööderegister


Sotsiaalse rämpspostituse avastamine Facebooki platvormil
Nimi Ghada Zakaria Mohamed
Kokkuvõte Tänapäeval toimub väga suur osa kommunikatsioonist elektroonilistes suhtlusvõrgustikes. Ühest küljest lihtsustab see omavahelist suhtlemist ja uudiste levimist, teisest küljest loob see ideaalse pinnase sotsiaalse rämpsposti levikuks. Rohkem kui kahe miljardi kasutajaga Facebooki platvorm on hetkel rämpsposti levitajate üks põhilisi sihtmärke. Platvormi kasutajad puutuvad igapäevaselt kokku ohtude ja ebameeldivustega nagu pahavara levitavad lingid, vulgaarsused, vihakõned, kättemaksuks levitatav porno ja muu. Kuigi uurijad on esitanud erinevaid tehnikaid sotsiaalmeedias rämpspostituste vähendamiseks, on neid rakendatud eelkõige Twitteri platvormil ja vaid vähesed on seda teinud Facebookis.
Pidevalt arenevate rämpspostitusmeetoditega võitlemiseks tuleb välja töötada järjest uusi rämpsposti avastamise viise. Käesolev magistritöö keskendub Facebook platvormile, kuhu on lõputöö raames paigutatud kümme „meepurki” (ingl honeypot), mille abil määratakse kindlaks väljakutsed rämpsposti tuvastamisel, et pakkuda tõhusamaid lahendusi. Kasutades kõiki sisendeid, kaasa arvatud varem mujal sotsiaalmeedias testitud meetodid ja informatsioon „meepurkidest”, luuakse andmekaeve ja masinõppe meetoditele tuginedes klassifikaator, mis suudab eristada rämpspostitaja profiili tavakasutaja profiilist. Nimetatu saavutamiseks vaadeldakse esmalt peamisi väljakutseid ja piiranguid rämpsposti tuvastamisel ning esitletakse varasemalt tehtud uuringuid koos tulemustega. Seejärel kirjeldatakse rakenduslikku protsessi, alustades „meepurgi” ehitusest, andmete kogumisest ja ettevalmistamisest kuni klassifikaatori ehitamiseni. Lõpuks esitatakse „meepurkidelt” saadud vaatlusandmed koos klassifikaatori tulemustega ning võrreldakse neid uurimistöödega teiste sotsiaalmeedia platvormide kohta. Selle lõputöö peamine panus on klassifikaator, mis suudab eristada Facebooki kasutaja profiilid spämmerite omast. Selle lõputöö originaalsus seisneb eesmärgis avastada erinevat sotsiaalset spämmi, mitte ainult pahavara levitajaid vaid ka neid, kes levitavad roppust, massiliselt sõnumeid, heakskiitmata sisu jne.
Lõputöö keel inglise
Lõputöö tüüp Magister - Küberkaitse
Juhendaja(d) Innar Liiv , Raimundas Matulevičius
Kaitsmise aasta 2018
PDF