Analysis of Crowdturfing Spam Characteristics on Online Social Media Systems

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.