[發明專利]檢測與社交媒體平臺的腳本化或其他異常交互在審
| 申請號: | 201780048673.6 | 申請日: | 2017-08-11 |
| 公開(公告)號: | CN109643347A | 公開(公告)日: | 2019-04-16 |
| 發明(設計)人: | W·魏;S·沈 | 申請(專利權)人: | 推特公司 |
| 主分類號: | G06F21/55 | 分類號: | G06F21/55;H04L29/06 |
| 代理公司: | 北京市鑄成律師事務所 11313 | 代理人: | 王珺;徐瑞紅 |
| 地址: | 美國加利*** | 國省代碼: | 美國;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 帳戶 創建請求 前端組件 序列模型 媒體平臺 計算機系統 應用程序編程接口 創建 機器學習組件 關聯 時序 調用序列 序列提供 應用指示 賬戶創建 腳本化 響應 并發 檢測 應用 | ||
計算機系統接收對社交媒體平臺的帳戶創建請求,該賬戶創建請求通過使用前端組件創建并發送到計算機系統。從前端組件接收與帳戶創建請求相關聯的應用程序編程接口(API)調用序列。API調用序列可以反映與帳戶創建請求的創建相關聯的由前端組件注冊的API調用,并且反映注冊的API調用的時序。將API調用序列模型應用于接收到的API調用序列。該API調用序列模型可以通過將訓練API調用序列提供給機器學習組件而生成。響應于對API調用序列模型的應用指示接收到的API調用序列異常,采取至少一個動作。該動作可以對帳戶創建請求或者對響應于帳戶創建請求而創建的帳戶來采取。
相關申請的交叉引用
本申請要求2016年8月11日提交的名稱為“Data Science and Machine Learningat Scale”的美國臨時專利申請No.62/373,946的申請日的權益,其內容在此通過引用并入本文。
背景技術
由于社交媒體的普及,許多人正在與以電子方式可用的各種社交網絡交互并消費來自以電子方式可用的各種社交網絡的內容。一些社交媒體平臺要求個人在他們可以使用所提供的服務或其他功能之前通過正式的注冊過程來注冊。例如,個人可以創建用于該特定社交媒體平臺的帳戶。
與許多其他在線活動一樣,社交媒體平臺正遭受不同形式的濫用。例如,垃圾郵件發送者對將其消息或其他內容傳播給盡可能多的人感興趣,并且已知,垃圾郵件發送者使用軟件(例如,腳本)來嘗試利用社交媒體平臺自動創建帳戶。這種短時間內大量賬戶的非法自動創建可以起到在平臺可以對垃圾郵件活動起作用并使賬戶終止或停用之前,嘗試使垃圾郵件活動所能達到的人數最大化的作用。此外,當社交媒體帳戶由正在執行的腳本創建時,垃圾郵件消息并非唯一可能產生的不良后果。相反,這種虛假帳戶通常與對其他參與者的騷擾或濫用或其他違反適用于社交媒體平臺的政策相關聯。
發明內容
第一方面,方法包括在計算機系統中接收對社交媒體平臺的帳戶創建請求。該賬戶創建請求可以通過使用前端組件創建并發送到計算機系統。該方法包括從前端組件接收與帳戶創建請求相關聯的應用程序編程接口(API)調用序列。API調用序列可以反映與帳戶創建請求的創建相關聯的由前端組件注冊的API調用,并且反映所注冊的API調用的時序。該方法包括將API調用序列模型應用于接收到的API調用序列。API調用序列模型可以通過將訓練API調用序列提供給機器學習組件而生成。該方法包括響應于對API調用序列模型的應用指示接收到的API調用序列異常,采取至少一個動作。可以對帳戶創建請求或者對響應于帳戶創建請求而創建的帳戶采取動作。
實施方式可以包括以下特征的任一或全部。應用API調用序列模型可以包括評估接收到的API調用序列是否缺少前端組件的特定API調用。訓練API調用序列中的一些訓練API調用序列可以對應于有效帳戶創建請求,而訓練API調用序列中的其他訓練API調用序列可以對應于無效帳戶創建請求。特定API調用可以被識別以供基于特定API調用的評估使用,所述特定API調用對于有效帳戶創建請求的發生頻率比對于無效帳戶創建請求的發生頻率大。該方法還可以包括,響應于確定接收到的API調用序列缺少前端組件的特定API調用,評估接收到的API調用序列是否缺少前端組件的另一特定API調用。應用API調用序列模型可以包括評估API調用的時序。評估API調用的時序可以包括確定API調用的時間分隔是否小于閾值。評估API調用的時序可以包括確定API調用的時間分隔是否隨機化。應用API調用序列模型可以包括對接收到的API調用序列中的API調用計數。
接收多個API調用序列,所述多個API調用序列對應于相應的帳戶創建請求。該方法還可以包括將接收到的API調用序列存儲在日志中,并評估日志以確定是否任何接收到的API調用序列彼此基本相同。賬戶可以響應于帳戶創建請求而創建,并且該方法還可以包括:接收關于帳戶的參與數據,參與數據反映對前端組件與社交媒體平臺交互的使用;將參與模型應用于接收到的參與數據,參與模型通過將訓練參與數據提供給機器學習組件而生成;以及響應于對參與模型的應用指示前端組件的使用異常,對帳戶采取至少一個動作。
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