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Soutenance de thèse de Zaher YAMAK le 12/02/18 à 13h30

février 12 @ 13:30 - 17:00

Titre : « Détection d’identités multiples dans les médias sociaux »

Jury :
Pr. Christine Largeron, Rapporteure (LHC, Université Jean Monnet, Saint Etienne, France)
Pr. Zahia Guessoum, Rapporteure (LIP6, Université Pierre & Marie Curie, Paris, France)
Pr. Babak Esfandiari, Examinateur (Carelton University, Ottawa, Canada)
Pr. Cyrille Bertelle, Examinateur (LITIS, Université du Havre Normandie, Le Havre, France)
Pr. Laurent Vercouter, Directeur de thèse (LITIS, INSA Rouen Normandie, Rouen, France)
Dr. Julien Saunier, Co-encadrant (LITIS, INSA Rouen Normandie, Rouen, France)

Résumé de la thèse :
Depuis 2004, les médias sociaux en ligne ont connu une croissance considérable. Ce développement rapide a eu des effets intéressants pour augmenter la connexion et l’échange d’informations entre les utilisateurs, mais certains effets négatifs sont également apparus, dont le nombre de faux comptes grandissant jour après jour.

Les sockpuppets sont les multiples faux comptes créés par un même utilisateur. Ils sont à l’origine de plusieurs types de manipulations comme la création de faux comptes pour louer, défendre ou soutenir une personne ou une organisation, ou pour manipuler l’opinion publique.

Dans cette thèse, nous présentons SocksCatch, un processus complet de détection et de regroupement des sockpuppets composé de trois phases principales: la première phase a pour objectif la préparation du processus et le pré-traitement des données; la seconde phase a pour objectif la détection des comptes sockpuppets à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique; la troisième phase a pour objectif le regroupement des comptes sockpuppets créés par un même utilisateur à l’aide d’algorithmes de détection de communautés. Ces phases sont déclinées en trois étapes: une étape « modèle » pour représenter les médias sociaux en ligne, où nous proposons un modèle général de médias sociaux dédié à la détection et au regroupement des sockpuppets; une étape d’adaptation pour ajuster le processus à un média social spécifique, où nous instancions et évaluons le modèle SocksCatch sur un média social sélectionné; et une étape en temps réel pour détecter et regrouper les sockpuppets en ligne, où SocksCatch est déployé en ligne sur un média social sélectionné.

Des expérimentations ont été réalisées sur l’étape d’adaptation en utilisant des données réelles extraites de Wikipédia anglais.
Afin de trouver le meilleur algorithme d’apprentissage automatique pour la phase de détection de sockpuppet, les résultats de six algorithmes d’apprentissage automatique sont comparés. En outre, ils sont comparés à la littérature où les résultats de la comparaison montrent que notre proposition améliore la précision de la détection des sockpuppets.
De plus, les résultats de cinq algorithmes de détection de communauté sont comparés pour la phase de regroupement de Sockpuppet, afin de trouver le meilleur algorithme de détection de communauté qui sera utilisé en temps réel.

Détails

Date :
février 12
Heure :
13:30 - 17:00

Lieu

INSA Rouen Normandie
Publié dans
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