淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-2006201820131600
中文論文名稱 垃圾廣告訊息機器人問題與解決方法之研究-以微博為例
英文論文名稱 Study on The Problems and Solution for Advertisement Spam Bots with Weibo as Example
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊管理學系碩士在職專班
系所名稱(英) On-the-Job Graduate Program in Advanced Information Management
學年度 106
學期 2
出版年 107
研究生中文姓名 許程煌
研究生英文姓名 Chang-huang Hsu
學號 705630290
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2018-06-02
論文頁數 52頁
口試委員 指導教授-黃明達
委員-張應華
委員-蔡明志
委員-黃明達
中文關鍵字 機器人  社群網站  垃圾訊息  網路爬蟲 
英文關鍵字 Robots  Community Sites  Spam  Web Crawlers 
學科別分類
中文摘要
由於現今網際網路上充斥著各種的垃圾訊息。本研究透過個案公司的實際操作過程中,提供各社群網站了解攻擊微博網站的機器人(以下簡稱機器人)是如何運作。
本研究採用個案研究法,挑選微博為對象,收集分析並進行調校,共有十個步驟的問題與解答。
經由本研究案例發現,社群網站的防堵都過於簡單,所以讓殭屍帳號找到漏洞可以創建帳號,在創建帳號之後,個案公司經由模擬真實使用者的方式訓練帳號,藉由爬蟲程式抓取目標廣告名單,之後偽裝成正常的使用者關注與評論,讓機器人順利的運行。
針對這些狀況,本研究提供社群網站幾點建議可供參考。

關鍵字:機器人、社群網站、垃圾訊息、網路爬蟲。
英文摘要
Because of the current Internet is full of varius spam. Through the practical operation of the case company, this study is for the community websites to understand how the robot attacking the Weibo site (hereinafter in referred to as the robot) operates.
This case study adopts the case study method, selects Weibo as the object, collects and analyzes, and conducts adjustments. There are ten steps to conduct the questions and answers.
Through this case study, it is found that the social network's anti-blocking are too simple, so that the zombie account can find the vulnerability to create an account. After the account is created, the case company trains the account by simulating the real user and crawling the target through the crawler. The list of advertisements was then disguised as normal user attention and comments, allowing the robot to run smoothly.
In response to these conditions, this study provides some suggestions for the community website for reference.
論文目次 目 次

中文摘要 I
英文摘要 II
目 次 III
表目錄 IV
圖目錄 V
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 論文架構 3
第二章 文獻探討 4
第一節 名詞說明 4
第二節 相關文獻 8
第三章 研究設計 10
第一節 研究對象 10
第二節 研究方法 10
第三節 研究流程 10
第四節 研究範圍 11
第四章 個案研究與分析 12
第一節 個案公司詳述 12
第二節 攻擊微博網站的機器人運作流程 14
第三節 效能調校與問題解決流程 16
第四節 效能調校與問題解決步驟 17
第五章 結論與建議 46
第一節 結論 46
第二節 建議 47
參考文獻 50

表目錄

表 2 1相關文獻參考列表 8
表 4 1 VMware ESXi主機硬體配備 14
表 4 2 機器人的問題與解決方法彙總表 42

圖目錄

圖 3 1研究流程圖 10
圖 4 1攻擊微博網站的機器人運作流程 14
圖 4 2 Mailinator網站輸入信箱名稱位置 17
圖 4 3 Mailinator的信箱登入後頁面 18
圖 4 4 Receive-Sms-Online.Info網站 19
圖 4 5 Text Now 手機門號網站 21
圖 4 6 Text Now網站申請後顯示錯誤頁面 22
圖 4 7微博APP郵箱註冊頁面 25
圖 4 8 Text Now網站收驗證碼頁面 25
圖 4 9搜尋虛擬機位置的指令 28
圖 4 10執行Reset_Weibo.bat後的確認畫面 28
圖 4 11執行Weibo_Training.bat後的確認畫面 29
圖 4 12粉絲互相關注之後的頁面 30
圖 4 13進入編輯個人資料頁面 31
圖 4 14編輯個人資料頁面 31
圖 4 15 JAVA爬蟲範例 33
圖 4 16滑動網頁右方捲軸 34
圖 4 17關注目標帳號 36
圖 4 18消息設置彈跳訊息 36
圖 4 19評論目標帳號的微博頁面 37
圖 4 20在程式端辨識頁面特定座標的顏色 38
圖 4 21確認帳號的頁面 39
圖 4 22確認帳號的程式 40
圖 4 23微博等級提升條件 41

參考文獻 一、 中文文獻
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https://zh.wikipedia.org/wiki/Android
二、英文文獻
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21.Android Debug Bridge (ADB), 2018/2/1, URL: https://developer.android.com/studio/command-line/adb.html
22.Pei-chi Chen (2014), Detecting spam on Twitter via message-passing based on retweet-relation, National Taiwan University of Science And Techology Department of Information Management.

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