Twitter Spam-Erkennung und Traffic-Klassifizierung

Das rasante Wachstum des Internets und der sozialen Medien hat zu einer Zunahme des Umfangs des Internetverkehrs und der Komplexit t der Analyse des Verkehrsverhaltens gef hrt, insbesondere in gro en Netzwerken wie sozialen Medienplattformen. Traditionelle regelbasierte Methoden werden durch automatisierte Ans tze ersetzt, die auf maschinellem Lernen beruhen und durch die Verf gbarkeit gro er Datens tze angetrieben werden, die leistungsstarke KI-Modelle erm glichen. Dieses Buch gibt einen berblick ber die j ngste Forschung zur Analyse des Internetverkehrs in sozialen Netzwerken und im Internet, wobei der Schwerpunkt auf Konzepten der hnlichkeit, Korrelation und kollektiven Indikation liegt und die Bedeutung von Sicherheitszielen bei der Klassifizierung von Netzwerkhosts, Anwendungen, Benutzern und Tweets hervorgehoben wird. Zur Bew ltigung dieser Herausforderungen wird in diesem Beitrag eine neue Forschungsmethodik namens datengesteuerte Cybersicherheit (DDCS) und ihre Anwendung bei der Analyse von sozialem und Internetverkehr vorgestellt. Die DDCS-Methode besteht aus drei Hauptkomponenten: Cybersicherheitsdatenverarbeitung, Cybersicherheitsmerkmalstechnik und Cybersicherheitsmodellierung.