本周，研讨人员发现了在Crypto Twittersphere现已知道的＆＃x2013中最多的经历数据;依据Duo安全性，假如用圈套机器人吞没：15,000次被准确地进行准确。

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研讨人员发现15k Twitter Crypto Scam赠品机器人

Don＆＃x2019; t @ me：按份额 经过Duo Security＆＃x2019; s jordan wright和Olabode alise是46页的激烈细微整理与现象有关的数据Twitter机器人。＆＃x201c;交际网络答应人们彼此联络，同享主意，并具有健康的对话。最近，主动推特账户，或＆＃x2018; bots，＆＃x2019;一直在发挥废物邮件和歹意软件的效能，影响这个在线谈论，＆＃x201d;作者开端了。

超越三个月在他们在黑帽美国2018年呈现调查结果的路上，研讨人员具体介绍了它们怎么＆＃x201c;辨认的僵尸网络，包含废物邮件分散的僵尸网络事例研讨，＆＃x201d;赖特先生和茴香先生解说说，尽管它们＆＃x201c;专门寻觅主动化帐户，纷歧定是歹意的主动化帐户。＆＃x201d;

123]他们的首要发现 开源

，以＆＃x201c完成了8800万公共推特概要的数据集，包含Twitter API中标明的规范帐户信息，如屏幕称号，推文计数，粉丝/以下计数，头像和描绘。跟着API约束答应，该数据集与帐户发布的推文以及有针对性的交际网络信息（跟从/续）信息丰厚。＆＃xa0; 有用的数据科学技能可以应用于创立一个有用查找主动推特帐户的分类器，也称为＆＃X2018;机器人。＆＃x2019;＆＃x201d;

因为其零信赖认证解决方案，思科对该公司感兴趣，以便对思科搭扣思科＆＃x2019;自有网络和云安全产品。这笔买卖价值也超越2十亿$，并有望在本本年10月下旬敲定。
事例剖析至少15,000机器人传达加密钱银欺诈
＆＃x201c;经过时刻监测僵尸网络，＆＃x201d;研讨人员持续，＆＃x201c;咱们发现机器人演变为躲避检测。咱们的Cryptobot Scam事例研讨标明，在运用本文中描绘的东西和技能找到初始机器之后，可以遵从一个线程，这或许导致整个僵尸网络的发现和解开。关于这个僵尸网络，咱们运用有针对性的交际网络剖析来提醒共同的三层层次ICAL结构。＆＃x201d;＆＃xa0;

此外，纸＆＃x201c;供给了一个深化的描绘来查找Twitter机器人的进程，从搜集数据履行剖析。＆＃x201d;许多Duo Labs职工＆＃x201c;运用Twitter作为衔接Infosec职业的一种方法。咱们了解主动推特账户，并阅览了曾经的学术论文，涵盖了构建Twitter帐户的数据集的技能以及运用各种技能来从从前同享数据会集辨认主动帐户。＆＃x201d;

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它的部分，＆＃x201c; Twitter宣告他们经过辨认和具有应战性地对立主动废物邮件和歹意内容进行更积极主动的举动;超越9.9百万潜在的废物或每周主动账户。＆＃x2019;在后续博客文章中，Twitter还描绘了他们方案删去曾经确定的帐户因为可疑的ACTI而被确定从追随者计数，＆＃x201d的风;研讨人员指出

队没有按＆＃x2019的;：T考虑但是，问题就方便的解决了。＆＃x201c;咱们＆＃x2019;很快乐看到这些尽力经过Twitter看到这些尽力，期望这些添加的出资将有用地冲击废物邮件和歹意内容，＆＃x201d。他们拥护。仍然是他们的事例研讨＆＃x201c;证明有组织的僵尸网络仍然是活泼的，可以经过相对简略的剖析发现。经过开放在本研讨期间开发的东西和技能，[他们]期望可以使研讨人员可以持续建立在[他们的]作业，发明新技能来辨认和形成歹意机器人，并协助坚持Twitter和其他交际网络的当地健康的在线谈论和社区。＆＃x201d; 有这样的机器人减少了你的Twitter上的时刻吗？让咱们鄙人面的谈论部分中知道。＆＃xa0; 经过Pixabay，Duo安全性的图画。 必须查看播客，＆＃xa0; 区块链条2025 ;最新的＆＃xa0; 这儿。