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          Facebook数据造假,竟涉及多家中国公司

          2019-03-20 14:33:18  来源:Freebuf

          摘要:一个创立十五年的社交网站,全球用户量超过20亿。但是却屡屡遭遇隐私问题争议,最近还出现相关报告发布称其20亿用户或超半数都为“虚假账户”……
          关键词: 数据造假
            一个创立十五年的社交网站,全球用户量超过20亿。但是却屡屡遭遇隐私问题争议,最近还出现相关报告发布称其20亿用户或超半数都为“虚假账户”……
           
            多年来的“私人恩怨”
           
            在Facebook不断发展的过程中,似乎从来不缺人气与争议。
           
            除了隐私之外,还存在“私人恩怨”。扎克伯格哈佛校友的艾伦·格林斯潘,曾宣称拥有facebook商标的所有权,并且多年来坚持同facebook公司“斗争”。
           
            格林斯潘说自己在Facebook上线前三个月就提出了类似的创意,名字叫「the Face Book」,他甚至还主动联系过扎克伯格希望合作。为此,他对外公布了一些早期的通?#37117;?#24405;,甚至还专门写了本书,描述自己创造HouseSYSTEM网站的过程,并宣称它是facebook的始祖。
           
            “有好几次,在路上碰到、?#28216;业?#38376;前经过、在帕罗阿托的餐厅吃墨西哥餐,我示以微笑,或者向他招招手,他都可以走过来,道个歉的。但是,他从来都没这样做过。他一点都不感觉愧疚。”
           
            但是硬气如扎克伯格,格林斯潘始终没有等来Facebook的“解释”。于是格林斯潘坚持“斗争”,在各个方面找扎克伯格茬,越来越“柠檬”了,并且2012年的时候就直接状告Facebook盗用其商标。
           
            跨国官司的导火索
           
            没想到上诉也没得到道歉,一气之下格林斯潘憋了一个大招。
           
            2019年1月底,格林斯潘公布了一个关于Facebook的报告,长达70多页的报告直接指出Facebook的20亿月活用户中有超过一半都是虚假账户。
           
            报告一出就引起轩然大波,沸沸扬扬的隐私安问题还没有解决,就又出现了“虚假账号”的负面新闻。Facebook官方也赶紧出来澄清,说:“有关虚假账户的报告是明?#28304;?#35823;的,并且是不负责任的。”之后就直接起诉了四家中国公司和三位个人。
           
            就这样,跨国官司的序幕打开。
           
            被状告的四家中国公司主要贩卖Facebook、twitter等国外社交账号。Facebook指控这些企业和个人创建及销售虚假网络账号、点赞和关注者,用于传播虚假消息或其他欺诈行为。从2017年开始,这些公司通过myfacebook.cc和9xiufacebook.com等六个与Facebook有相似域名的网站行销和出售了大量虚假账号。
           
            纠缠数年的噩梦——虚假账户
           
            回过头来看,虚假账户并非新伤,而是Facebook的一个纠缠了数年的噩梦:
           
            2012年9月,Facebook开始严打僵尸粉,删除虚假账号;
           
            2013年3月,Facebook可能有8300万个“僵尸账号”;
           
            2015年3月,Facebook清理僵尸粉导?#26053;?#20154;点赞量下降10%;
           
            2018年8月,Facebook删除试?#20960;?#39044;美国中期选举的虚假账号;
           
            2018年11月,Facebook公布有害内容清理报告:清理15亿虚假账号;
           
            2019年2月,有报告称:Facebook 20亿月活用户一半都是假账号;
           
            2019年2月,Facebook状告4家中国公司和3位个人推销虚假账号、点赞和用户好友;
           
            ……
           
            除了官方公布虚假账号情况之外,早在2014年在YouTube就出现过一个名为《Facebook Fraud》的视频,里面主要介绍一位博主参与Facebook的推广计划之后,出现了粉丝量增加但推文关注、互动情况不变甚至减少的情况,怀疑Facebook用户中存在着大量“机器用户”。
           
            Facebook Fraud
           
            而这次格林斯潘的报告中,指出Facebook的系统?#20113;?#35784;“不容小觑”。根据Statista的数据,Facebook在2018年的广告收入高达338亿美元。 也就是说,如果说10亿的“虚假账号”数量是真实的,那么就意味着Facebook从广告主?#25250;?#33719;得的?#25214;?#26159;“不义之财”。
           
            不仅如此,除了Facebook这次上诉的几家中国企业,全球售卖虚假账号的灰产链条也早就野蛮生长、遍地开花了。
           
            ?#28909;?#32654;国,类似Devumi、SocialBoss等营销推广网站,内容点赞、涨粉、视频播放刷量都应有尽?#26657;?#20215;格多从1到20美元不等,还有一些网站直接售卖相关账号。
           
            而国内相关的灰产就更多了,根据带不带cookie、注册年限、好友多少,账号价格不等。
           
            有意思的是,通过灰产的宣传,发现其实国内外购买这些虚假账号的目的也有些许的差别。美国购买账号的大部分主要用于涨粉、增加点赞量等,而中国购买账号还涉及?#35762;?#23569;跨境电商推广等商业目的。
           
            在上述博主的视频中通过统计,发现他的“虚假粉丝”主要来源于发展中国家。Facebook在2017年的观察报告中也指出,大部?#20013;?#20551;帐户来自孟加拉国、印度、埃及和巴基斯坦等国。而这背后也?#20174;?#20986;整个虚假账号、虚假流量市场不同地域的犯罪成本差距。与发达国家比?#24076;?#21457;展中国家的确存在相关法律不健全、监管不到位、惩戒体系不完善、意识很欠缺?#20219;?#39064;,甚至在斯里兰卡、埃及、印尼等地区还存在“机器工厂”,点击1000次只需要1美金。总体来说犯罪成本都?#23545;?#20302;于发达国家,所以也就出现下图的情况。
           
            机器之争,如何掌握主动权
           
            而如今困扰各大社交?#25945;?#30340;“虚假账号”、“虚假流量”其实在发展初期并没有受到过多的关注与打击,甚至还成为当时用户量、活跃度统计中重要的一部分。遗憾的是,水能载舟亦能覆舟。?#32972;?#21508;?#25945;?#25152;?#38750;?#30340;“数字”如今却成为难以摆脱的?#35199;省?/div>
           
            当然,从2012年到今天,其实我们也看到了Facebook在面对“虚假账号”、“虚假流量”之下在不断作出努力。甚至还想过请FBI调查…
           
            但是就目前来看还是存在许多问题:
           
            一是误杀较多,影响用户体验;
           
            二是对于异常账户检测技术方面还有许多进步空间。
           
            第一个误杀的情况,由于Facebook的封禁是从设备?#24067;?#36134;号登?#35760;?#20917;、运营内容等多维度进行的。Facebook主管分析的副总裁Alex Schultz之前在采访中透露,?#25945;?#24050;经在使用机器学习判定假账号。通常来说,一个被批量制造出来的帐号会在几分钟内被移除。
           
            这样一来,如果出现IP、账号反复登录等异常情况,很可能就会被封禁,误杀率就这样被提高了。
           
            第二点是从2012年到现在,Facebook多次大面积封禁虚假账号,但是这“?#23433;?#28903;不尽”般的势头背后?#20174;?#20986;其在防御策?#38498;?#25216;术方面还是有很多进步空间。
           
            而目前对于异常账户的检测主要有以?#24405;?#31181;方式:
           
            基于行为特征的检测方案;
           
            基于内容的检测方案;
           
            基于图的检测方案;
           
            无监督学习。
           
            目前很多?#25945;?#20027;要使用的还是基于内容的检测方案,辅之基于行为特征的检测方案。但是随着AI的不断发展,“机器账号”的伪装能力越来越强,这场机器之战之下,我们必须采用更为精细、科学的处理方?#20581;1热?#20174;注册审核?#26041;凇?#20351;用轨迹?#20219;?#24230;建立多维度、多?#26041;凇?#38271;周期的分析模型,尽力提高对于异常账户的检测精度。
           
            而目前随着图学习、社交网络等研究的不断发展,我们也可以采用基于图的检测方案。这种方式的关键是构造一个图,在图中异常帐号与正常帐号具有不同的结构或者连接方式,然后利用图挖掘的相关算法?#19994;?#22270;中具体的异常结构或者异常节点。从一个“异常账号”?#19994;?#30456;类似的更多机器账号。
           
            对于异常账户的检测,一直是做安全、做风控的研究重点。随着机器学习的发展,这两年复杂网络、GCN逐渐崛起,新技术的创新将近在咫尺。

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