一家成立15年、全球用户超过20亿的社交网站。然而，它却屡屡遭遇隐私问题的争议。近日，有相关报道称，其20亿用户或过半是“假账户”……多年来的“个人恩怨”，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，还有“私怨”。扎克伯格哈佛校友艾伦格林斯潘曾声称拥有Facebook商标，多年来一直坚持与Facebook“斗争”。格林斯潘说，他在Facebook上线前三个月就提出了一个类似的想法，叫做“theFaceBook”，他甚至还联系了扎克伯格进行合作。为此，他公开了一些早期的通讯记录，甚至还写了一本书，描述了创建HouseSYSTEM网站的过程，并声称它是Facebook的始祖。“有几次我在路上遇到他，从我家门口走过，在帕洛阿尔托的一家餐馆吃墨西哥菜，我向他微笑或挥手，他就会过来道歉。但他从来没有这样做过。他一点也不感到内疚。”但再强硬的扎克伯格，格林斯潘也从不等Facebook的“解释”。于是格林斯潘坚持“挣扎”，从各个方面找扎克伯格，越来越“柠檬”，2012年直接起诉Facebook盗用其商标跨国诉讼的导火索没想到上诉没有得到道歉，格林斯潘一气之下忍住了大动作。2019年1月底，格林斯潘在Facebook上发布了一份长达70页的报告报告直接指出，Facebook20亿月活跃用户中有一半以上是虚假账户，报告一出便引起轩然大波，火热的隐私和安全问题还未解决，“虚假账户”的负面新闻不断出现脸书官方也迅速出面澄清，称：“关于虚假账户的报道显然是错误的，也是不负责任的。”之后，他们直接起诉了四家中国公司和三个个人。这样一来，t他拉开了跨国官司的序幕。被起诉的四家中国公司主要销售脸书、推特等国外社交账号。Facebook指责这些公司和个人创建和销售虚假的在线账户、点赞和追随者，以传播虚假新闻或其他欺诈行为。自2017年以来，这些公司通过myfacebook.cc、9xiufacebook.com等6个域名类似于Facebook的网站，大量营销和销售虚假账户。纠缠数年的噩梦——假账号回过头来看，假账号并不是新伤，而是纠缠Facebook数年的噩梦：2012年9月，Facebook开始打击僵尸粉并删除虚假账户；2018年3月，Facebook可能拥有8300万个“僵尸账户”；2015年3月，Facebook清理僵尸粉，导致名人点赞率下降10%；2月，Facebook发布有害内容清理报告：清理15亿虚假账号；2019年2月，据报道Facebook的20亿月活跃用户中有一半是虚假账户；2019年2月，Facebook起诉4家中国公司和3人推广假账号、点赞、用户好友；……除了官宣假账号外，早在2014年YouTube上就有一个名为《Facebook Fraud》的视频，主要介绍了一个参与Facebook的博主。推广计划实施后，粉丝数量有所增加，但推文关注度和互动量持平甚至下降。疑似Facebook用户中存在大量“机器用户”。Facebook欺诈在这份格林斯潘报告中，指出Facebook的系统性欺诈“不容小觑”。根据Statista的数据，2018年Facebook的广告收入高达338亿美元。换句话说，如果10亿个“虚假账户”的数量是真实的，那就意味着Facebook从广告商那里获得的收入是“不义之财”。图片来自新浪财经不仅如此，除了此次Facebook呼吁的几家中国企业，全球范围内贩卖假账户的灰色链条也疯狂生长，遍地开花。例如，在美国，像Devumi和SocialBoss这样的营销和推广网站拥有您喜欢内容、增加粉丝和观看视频所需的一切。价格从1美元到20美元不等，有些网站直接出售相关账户。但是国内的灰色产品比较多，账号的价格根据你有没有cookies，注册年限，好友数量不同。有趣的是，通过灰色产品的宣传，发现国内外购买这些假账号的目的略有不同。美国的账号购买大部分主要用于增加粉丝和点赞，而中国的账号购买还涉及到跨境电商推广等诸多商业目的。通过对上述博主视频的统计，发现他的“假粉丝”主要来自发展中国家。Facebook在其2017年的观察报告中也指出，大部分虚假账户来自孟加拉国、印度、埃及和巴基斯坦等国家。而这也反映出整个虚假账号和虚假流量市场在不同地区的作案成本差距。与发达国家相比，发展中国家确实存在法律不完善、监管不到位、处罚制度不完善、意识淡薄等问题。斯里兰卡、埃及、印度尼西亚等地区甚至还有“机器工厂”。它花费1美元。一般来说，犯罪成本远低于发达国家，所以出现下图所示的情况。机器之战，如何掌握主动权如今困扰各大社交平台的“虚假账号”和“虚假流量”，在发展初期并没有受到太多的关注和打击，甚至成为了当下最重要的数据。当时的用户量和活跃度统计。重要部分。不幸的是，水能载舟也能覆舟。各个平台所追求的“数字化”，如今已经成为无法逃避的噩梦。当然，从2012年到今天，我们其实也看到了Facebook在“假账号”和“假流量”面前的不断努力。甚至想过让FBI调查一下……但是目前来看，还存在很多问题：一是误杀多，影响用户体验；其次，异常账户检测技术还有很大的提升空间。第一起误杀案，是因为Facebook的禁令是从设备硬件、账号登录状态、操作内容等多个维度进行的。Facebook分析副总裁亚历克斯舒尔茨此前在接受采访时透露，该平台已经在使用机器学习来识别虚假账户。通常，批量生产的帐户会在几分钟内被删除。这样一来，如果出现IP、账号重复登录等异常情况，很可能会被封号，误杀率也因此增加。第二点，从2012年至今，Facebook曾多次大规模封禁假账户，但这种“拔草”势头的背后，折射出防御策略和技术仍有很大提升空间。目前检测异常账户的方法主要有以下几种：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。目前很多平台主要采用基于内容的检测方案，辅以基于行为的检测方案。然而，随着人工智能的不断发展，“机器账号”的伪装能力越来越强。在这场机器大战下，我们必须采取更加精细化和科学化的方法。比如从注册审核、使用轨迹等维度建立多维度、多环节、长效的分析模型，努力提高异常账号的检测准确率。目前，随着图学习和社交网络研究的不断发展，我们也可以采用基于图的检测方案。这种方法的关键是构建异常账户和正常账户具有不同结构或联系的图，然后使用图挖掘算法在图中找到特定的异常结构或异常节点。从一个“异常账户”中寻找更多相似的机器账户。异常账户的检测一直是安全与风控的研究重点。随着机器学习的发展，近两年复杂网络和GCN逐渐兴起，新技术的革新将近在咫尺。
