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Facebook頁面允許擁有者公佈產品和活動來與消費者和粉絲產生關聯。他們可以定向的推送廣告——據報導有超過4千萬的小商家擁有活動頁面，而其中2百萬使用了Facebook的廣告平臺。
同時，Facebook頁面喜歡者的數量已經成為衡量它是否流行的標準，“like farms”的出現讓這個數量變得膨脹。Farms通過這種方式來培養頁面然後銷售給騙子，從而增加它們的商業價值，或者有償的給頁面所有者提供服務。在like farm服務上花錢是非常不穩定的，通常100個喜歡需要10到100美元，但也會取決於你是否想要針對特定的領域——例如，專門針對美國用戶通常比較貴。
Farm是怎麼操作的？
Farm操作有好幾種方法，最終的影響不僅僅取決於花費，還包括檢測的難度。一個明顯的方法是找出騙子帳戶，但打開一個騙子帳戶非常麻煩，因為Facebook需要用戶輸入驗證碼或者輸入一個短信校驗碼。另外一個策略是依賴於被盜的帳號，比如通過弱口令或者惡意軟體非法獲取帳號，然後控制這個真實的帳號。例如，騙子可以通過在受害者主機上安裝惡意流覽器擴展來獲取Facebook帳號，劫持Facebook應用，通過社會工程學攻擊，或者在其他網站洩漏的資訊中找到認證資訊（從地下論壇獲取）然後在Facebook上撞庫。
Like farms操作者一般不會自己去盜號或者註冊虛假帳號，他們通常直接在黑市上購買。當然，如果欺騙只是通過虛假的和被盜用的帳號生成，那麼這離真相還很遠。事實還上有一種共謀網路，真實的用戶也會用動力去傳遞一些喜歡的頁面。這些網路會雇傭用戶去交換它們的服務或者小額支付。有很多方法可以誘導用戶去添加一個頁面的喜歡——比如，許諾他們一些抽獎，優惠，審查內容等等。
如何對抗Like Farming
檢測難度對於騙子來說和業務影響是同樣重要的。對2014年的經驗進行是否為喜歡頁面付費？以及通過使用蜜罐來理解Facebook的喜歡頁面欺騙的分析，我們從中觀察到兩種主要的“操作模式”：第一種並不隱藏他們的操作，喜歡數量爆發式的增長並且形成非常不相關的社會子圖，另一個組使用了更隱蔽的方法，定期模仿用戶的行為並且依賴於大量的良好的連接網路結構來添加喜歡頁面，每個用戶只保持少量的喜歡頁面。
除此之外讓用戶人工的維護自己頁面的信用度，like farming同時還操作了一部分“沒什麼意義的”頁面。為了隱藏他們的行為，farm操作的帳號的流行頁面就跟Facebook的真實廣告頁面一樣。前者會造成困境（例如希拉裏 克林頓的例子，一夜之間收到幾千個來自泰國和緬甸的喜歡），然後就損害了正當商戶的廣告利益。這些需要新的用戶去使用它們，但是like farm帳戶上不需要的。
我們把注意力轉移到farming定量分析上，全世界的研究者已經研究了電腦演算法來對抗信譽操縱。特別是Facebook聯合大學的研究者——已經開發和部署了好幾種工具來檢測喜歡頁面欺騙。其中一個，叫做CopyCatch，檢測“lockstep”喜歡模式通過分析用戶和頁面的社會圖表，同時創建圖的邊。另一個叫做SynchroTrap，依賴於同步惡意帳號的一類社會網路內容的常見行為，在持續一段時間內能對有相似行為的惡意帳號進行聚類。這些方法可以解決一些問題，但是更隱蔽的like farm——它不依賴於欺騙/竊取的帳號，就能夠成功的躲避這些檢測，他們將添加喜歡分散到更長的時間線上，分配到更多的仿造用戶上。我們最近通過使用BoostLikes.com的研究確認了這些假設，展示了Facebook 部署的檢測工具無法檢測到這些欺騙。
Like farm檢測工具僅僅關注與頁面和用戶的行為模式，這樣無法捕捉到farm操縱帳號的重要的特徵。在我們最近的研究中，我們通過時間線特徵來解決，比如用戶用什麼方式向Facebook提交了什麼數據。為了提高檢測機制的準確性，我們還發現like farm帳戶提交的數據單詞比較少，辭彙範圍更小，可讀性比較差。此外，他們提交的主要針對特定的主題，生成更多的評論和喜歡頁面，更少原創，更多別人的分享（比如其他用戶分享的文章，視頻，和URL）。因此，在這個時間線的特徵的基礎上，我們用機器學習方法來分類，並且對之前收集的like farm進行精確度評估，實現了近乎完美的準確度，包括BoostLikes.com的隱秘farm。
順其自然的，這個判斷必須依賴於通過數十億的請求時間線來檢測欺騙的演算法是可擴展的。同時也就可以理解惡意操作者為了分散到各個用戶來躲避檢測花費有多大。這樣看來，欺騙和反欺騙是貓和老鼠的遊戲。破解facebook密碼 駭入facebook群組 入侵破解臉書密碼 facebook密碼破解知道 破解支援服務聯絡電郵pvip366@outlook.com（7*24小時在線服務）
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