【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于社交机器人检测，具体涉及基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法。
技术介绍
1、社交机器人是由计算机程序或人工智能技术控制的虚拟账号，它们能够在社交网络中自动地生成内容并发布，还可以模拟人类用户行为与真实用户进行互动。社交网络中的部分社交机器人能够帮助人类分析和处理海量数据，减轻人类工作量，提高工作效率。但是，由于社交网络的开放性和信息传播速度极快的特点，越来越多的带着恶意目的的社交机器人出现。这些社交机器人被用来执行各种恶意活动，如误导、欺骗或操纵社交网络中的用户和内容，还被用于传播虚假信息、传播谣言，甚至是进行欺诈和网络攻击，从而对社交环境的安全构成威胁。这些恶意行为破坏网络空间的健康，威胁用户信息安全和隐私。因此，识别恶意社交机器人对维护公共利益和促进网络环境的良性发展至关重要。
2、尽管恶意社交机器人的检测方法取得了一些进展，由于社交机器人技术的不断创新，新一代社交机器人伪装能力更强，它们可以通过多种方式来逃避检测，如修改账户信息、模仿真实用户行为以及形成互动的社交圈，使得它们的行为与正常用...
【技术保护点】
1.基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，其特征在于，步骤2将原创文本内容通过LaBSE模型对文本内容进行编码，得到最终的文本特征向量，具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，其特征在于，步骤3具体包括如下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，其特征在于，步骤4具体包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的...
【技术特征摘要】
1.基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，其特征在于，步骤2将原创文本内容通过labse模型对文本内容进行编码，得到最终的文本特征向量，具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于双向特征增强异构图卷积的恶意社交机器人检测方法，其特征在于，步骤3具体包括如下步骤：
...【专利技术属性】
技术研发人员：孙晓云，张蕴，于振华，柏亮雪，叶鸥，丛旭亚，
申请(专利权)人：西安科技大学，
类型：发明
国别省市：
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