Algorithme Bio-Inspiré Pour La Sécurité Dans Twitter

Abstract

L es sites de réseaux sociaux sont devenus très populaires ces dernières années. Les gens les utilisent pour trouver de nouveaux amis, mettre à jour leurs amis existants avec leurs dernières pensées et activités. Parmi ces sites, Twitter est celui qui connaît la croissance la plus rapide, sa popularité attire également de nombreux spammeurs qui infiltrent les comptes d’utilisateurs légitimes avec une grande quantité de messages de spam. Dans ce travail, nous discutons certaines caractéristiques basées sur l’utilisateur et sur le contenu qui différent selon la nature de l’utilisateur légitime ou spammeur. Ensuite, nous discutons des méthodes efficaces pour détection des spam. Ce travail vise à appliquer la bio-inspiration à ce problème, en particulier l’algorithme d’optimisation (EHO), en discutant leur efficacité. Malgré l’inefficacité des dispositifs et la limite de l’environnement et le temps de travail nous avons obtenu des résultats satisfaisants.