Telegram防止女巫攻击的图神经网络训练数据集

图神经网络防女巫攻击：基于用户社交关系建模。Telegram会将用户账号、群组、聊天记录抽象为图结构节点，并通过邻居特征传播识别异常行为，如孤立子图中高频互粉却无互动、刻意构造虚假链路等。训练数据集包括历史封禁数据及正常用户行为日志。模型持续在线学习，动态更新风险评估。难点在于隐私保护下如何提取图信号。公开数据集稀缺，多为内部标注积累。

图神经网络（GNN）通过用户行为关系图识别异常节点。Telegram或利用用户间能否互动、登录设备关联等构建图结构，利用有标记数据训练模型判断节点可信度。应用中要不断更新图谱并利用规则过滤无价值信息。简单来说，就是把社交关系当导航，找异常路径。

Telegram采用图神经网络检测异常用户关系。将用户行为和社交关系建模为图，自动学习异常图模式。训练数据为历史标记的正常/恶意账号互动数据。实际应用中不断更新模型以应对新的攻击方法。现在知道怎么防范伪造身份了吧？

就是根据用户行为、社交关系构建图结构，利用 GNN 检测异常节点。实际场景需要处理大规模动态图，训练模型区分正常用户和恶意账号。难点在于实时性和稀疏性。

图神经网络防女巫攻击，核心在于识别异常行为。

例如，Telegram构建用户互动图谱，分析节点特征关系。

当识别到大量伪账户的集中接入时，模型会自动打上高危标签。

训练数据来自于历史的攻击样本和正常的用户行为日志。

模型持续迭代，提高对抗新型攻击能力。

该技术已在金融风控领域成熟落地，Telegram亦有类似借鉴。

具体实现细节属于内部技术，官方不对外公布。

如果是开发者，可以参考相关的学术论文和技术博客。

在掌握基本原理后结合业务场景做相应的调整。

这样就初步建立自己的防御体系。