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腾讯研究院|僵尸网络：互联网中的“隐秘帝国”( 二 )


然而 ， SIREN的倒下 ， 并不意味着僵尸网络从此走向衰败 。 恰恰相反 ， 随着AI技术的蓬勃发展 ， 僵尸网络的技术含量逐步水涨船高 ， 想要凭借以往的经验来识别那些“非人所属”的账号 ， 已经变得越来越困难 。
这其中最具代表性的现象 ， 就是StyleGAN的滥用 。
腾讯研究院|僵尸网络：互联网中的“隐秘帝国”
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只需提供少量模特照片 ， 利用这款英伟达出品的AI人脸生成算法 ， 轻而易举就能生成无数与真人无异、但并无版权与肖像权问题的“假人”——对参数稍加调整 ， 更可以创造出符合特定人群欣赏口味的拟真人像照片 。
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对于约会交友平台来说 ， 这种“投其所好”的头像生成工具意味着什么 ， 应该已无需多言 。
批量生产的AI假人头像 ， 配合根据关键词定向产出内容的AI文本生成器 ， 如今的社交平台僵尸账号 ， 无论在影响力还是隐蔽性上 ， 都要比曾经的“导流机器账号”先进太多 。 问题是 ， 愈发狡猾、隐蔽的僵尸网络 ， 对于我们的赛博生活来说 ， 究竟会产生何种影响？
二
营造假象、影响舆论...
我们为何对僵尸网络恨之入骨
如果最终目标仅仅是引诱点击诈骗链接 ， 那么僵尸网络的危害 ， 并不会比传统的垃圾邮件恶劣多少 。 不过 ， 如果把僵尸网络栖息的社交平台也算进来 ， 最终产生的影响力 ， 显然要远远超过大多数人的预期 。
就在不久前 ， 一款名叫“僵尸网络（Botnet）”的社交模拟器 ， 在不少国外社区流行开来 。 正如其名所示 ， 任何人都可以在这个形似Twitter的App上收获百万粉丝 ， 随便发布的一条动态都可以收获数以万计的点赞喜欢 。
和Twitter唯一的区别在于 ， Botnet提供给我们的所有网络社交成就感 ， 100%来自于机器人账号——没错 ， 这个虚拟SNS当中唯一的活人 ， 就是你自己 。
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就行为本质而言 ， 作为App的Botnet ， 显然仅仅是个无伤大雅的玩笑 。 但换个思路来看 ， 如果我们把这些机器人账号搬上真正的SNS组成僵尸网络 ， 结果又会如何呢？
早在2018年的时候 ， 一支来自麻省理工学院的研究团队 ， 通过对Twitter舆论事件话题下的发言进行归纳分析 ， 得出一个惊人的结论：
只要保证充足的活跃度 ， 哪怕实际数量还不到参与用户总数的1% ， Twitter上的机器人账号 ， 依旧能够影响舆论的风向走势 。
顺带一说 ， 这项研究的样本舆论事件 ， 正是2016年的美国总统大选 。
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上图是2016年第二次美国总统竞选辩论时 ， Twitter用户对两位候选人支持立场的可视化示意图 。 其中 ， 节点的直径代表候选人追随者的规模 ， 红色节点是特朗普的拥趸 ， 蓝色节点则是希拉里的追随者 。 很明显 ， 从最终整体呈现的紫色基调来看 ， 这场辩论以两位候选人的僵持状态划下了句点 。
不过 ， 能够在SNS平台实现这种“动态平衡” ， 双方选手的表现仅仅是一方面 ， SNS僵尸网络发挥的作用 ， 同样不容小觑：
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通过对收集到的77563个用户样本展开分析 ， 麻省理工学院的研究者筛选出了7702个不会改变立场的顽固用户；随后经过进一步筛选 ， 总共锁定了396个僵尸账户——260个支持特朗普（上图红色） ， 136个支持希拉里（上图蓝色） ， 加在一起不到用户样本总数的5% 。


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