A Spam Account Detectıon Model Based On Learnıng And Its Applıcatıon For Socıal Networks

Sosyal ağlar günümüzde çok yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu yüzden kötü amaçlı kişilerin hedefi haline gelmesi kaçınılmaz bir hal almaktadır. Spam içerik ve mesajlar bu ağları kullananların güvenliğini ve performansını tehdit etmektedir. Her ne kadar sosyal ağların kendi spam hesap politikaları olsa da, bu politikalar çoğu zaman yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada, sosyal ağlarda spam hesapların tespiti için üç bileşenden oluşan öğrenmeye dayalı yeni bir model önerilmektedir. Bu bileşenler link analizi, makine öğrenmesi ve metin analizi olarak yer almaktadır. Link analizinde, sosyal ağ kullanıcısının attığı iletilerdeki linkler incelenmektedir. Kötücül link paylaşan sosyal ağ kullanıcıları tespit edilip spam hesap olarak belirlenmektedir. Link paylaşımı yapmayan ya da masum link paylaşan hesaplardaki spam hesapları bulmak için ise makine öğrenmesi yöntemine başvurulmaktadır. Bu yöntem için sosyal ağ üzerindeki paylaşımlardan bir veri kümesi oluşturulmuştur. Bu veri kümesi kullanılarak spam hesapların öznitelikleri tespit edilmiştir. Öznitelikler vasıtasıyla makine öğrenmesi bileşeni modellenmiştir. Metin analizi yönteminde ise sosyal ağ kullanıcılarının iletilerindeki metinler incelenmektedir. Hassas içerikli kelimelerin bu metinler içerisinde bulunup bulunmadıkları incelenmektedir. Önerilen modelin, ayrıca web tabanlı bir uygulaması gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen uygulama vasıtasıyla yapılan deneysel çalışmalar neticesinde, önerilen modelin başarımı %96,23 olarak tespit edilmiştir. Bu çalışmada, sosyal ağ üzerindeki spam hesapları tespit etmek ve sosyal ağ spam tespit politikasına destekte bulunmak amaçlanmaktadır.Social networks are widely used today. Therefore, they inevitably become the target of a malicious person. Spam contents and messages threaten the safety and performance of those networks used. Although social networks have their own spam account policies, these policies are often insufficient. In this study, a new model based on learning is proposed for the detection of spam accounts in social networks consisting of three components. These components include link analysis, machine learning and text analysis. In the link analysis, the links in the messages of the social network user are analyzed. Social network users who share a malicious link are determined and identified as a spam account. The machine learning method is used to find spam accounts sharing innocent link or not any link. A dataset has been created from the shares on the social network for this method. The features of the spam accounts are determined by using this dataset. The compound of machine learning is designed by means of these features. In the text analysis method, the texts in the messages of the social network users are analyzed. It is viewed whether sensitive contents are in these texts of messages or not. A web based application is indicated for the proposed model. As a result of the experimental studies carried out by the developed application, the performance of the proposed model is determinated as 96.23%. In this study, it is aimed to detect spam accounts on social network and the spam detection policy of social network is intended to support