Deteção de spam no Twitter e classificação de tráfego

O rápido crescimento da Internet e das redes sociais levou a um aumento da dimensão do tráfego na Internet e da complexidade da análise do comportamento do tráfego, especialmente em redes de grande escala como as plataformas de redes sociais. As metodologias tradicionais baseadas em regras estão a ser substituídas por abordagens automatizadas baseadas na aprendizagem automática, impulsionadas pela disponibilidade de grandes conjuntos de dados que permitem modelos de IA de elevado desempenho. Este livro analisa a investigação recente sobre a análise do tráfego cibernético nas redes sociais e na Internet, centrando-se nos conceitos de semelhança, correlação e indicação colectiva, e salientando a importância dos objectivos de segurança na classificação de anfitriões de rede, aplicações, utilizadores e tweets. Para enfrentar esses desafios, o documento apresenta uma nova metodologia de pesquisa chamada segurança cibernética orientada por dados (DDCS) e sua aplicação na análise do tráfego social e da Internet. A metodologia DDCS consiste em três componentes principais: processamento de dados de cibersegurança, engenharia de características de cibersegurança e modelação de cibersegurança.