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Using machine learning techniques to detect imposter pages in an online system

机译:使用机器学习技术来检测在线系统中的冒名网

摘要

An online system detects imposter pages based on machine learning techniques. The online system maintains a plurality of authenticated pages and a plurality of unauthenticated pages, each of which is associated with a name and an image. From the plurality of unauthenticated pages, the online system filters out one or more unauthenticated pages that are associated with names of authenticated pages to obtain a group of candidate pages. Further, the online system pairs each candidate page up with an authenticated page. The candidate page has a name and/or image similar to the authenticated page. The online system inputs the candidate page and the authenticated page into a trained model. The trained model outputs an imposter score indicating a likelihood that the candidate page is an imposter page. The online system takes actions on the candidate page based on the imposter score.
机译:在线系统基于机器学习技术检测到冒名网。在线系统维护多个认证页面和多个未经身份的页面,每个页面与名称和图像相关联。从多个未经身份验样的页面,在线系统过滤出与经过认证页面的名称相关联的一个或多个未经身份验证的页面,以获取一组候选页面。此外,在线系统对每个候选页面进行了经过身份验证的页面对。候选页面具有类似于经过身份验证的页面的名称和/或图像。在线系统将候选页面和经过身份验证的页面输入到培训的模型中。训练的模型输出了一个冒名点评分,表明候选页面是厄洛斯托斯特页面的可能性。在线系统基于厄洛斯特分数在候选页面上采取行动。

著录项

  • 公开/公告号US11032316B1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-06-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FACEBOOK INC.;

    申请/专利号US201816215657

  • 发明设计人 RAVNEET SINGH SIDHU;

    申请日2018-12-11

  • 分类号H04L29/06;G06K9/62;G06N20;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 19:04:58

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