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GitHub黑市曝光:高級刷星6元一顆最奇葩開源專案97%都是刷的

GitHub黑市曝光:高級刷星6元一顆最奇葩開源專案97%都是刷的

2023-11-06 Comments 0 Comment

在黑市買GitHub星星多少錢?最貴的高達6元一顆。有創業家Yassin Eldeeeb自掏腰包測試了一把。他足足花20歐元(約156元),只買到25顆「高級星星」。沒錯,在黑市上刷GitHub星星也是分高低貴賤的。高級的都是註冊一年以上的帳號來刷,暱稱頭像工作地點等個人資料非常自然絕不重樣。

甚至至少還有一個對其他開源專案的貢獻記錄等,不但演算法檢測不出來,肉眼看也沒毛病。

便宜的最低可做到0.4-0.88元一顆星星,這種就是最簡單的新註冊空號去刷了,預設頭像,隨機產生暱稱的那種。

買了一個月以後發現都已經被平台封號處理,買到的星星也跟著消失了。

不過這種廉價服務最瘋狂的地方在:失效了可以聯絡賣方,免費包重刷。

具體有多少人購買這種服務無從得知,不過Eldeeeb注意到他的帳單編號是#57189,說明成交量絕對不在少數。

像這樣的「黑市」刷星服務,最近被頻頻曝光,也在開發者社群成了話題熱門的常客。

大家的討論中,有一個最奇葩的開源項目,被偵測出有97%的星都是假的。

假星偵測器

檢測出這個奇葩計畫的是另一位創業家Fraser Marlow,他偶然發現了GitHub黑市的存在。

同時他也注意到投資人越來越重視GitHub標星數,當作評估開源產品的指標了。

不過身為數據管道服務公司Dagster的成長主管,他不但沒有給自己產品刷星——

反而與識別垃圾郵件的專家合作,收集資料並開發了一個假星偵測器。

具體分為兩種演算法,簡單演算法只能偵測出那些「一眼假」的。

例如大批帳號都給相同的兩個專案標星,沒有貢獻紀錄,除了頭像和使用者名稱不同其他一毛一樣那種。

但對於開頭提到的那種6元一星的高階帳號,簡單演算法就無能為力了。

為此,Dagster也設計了更複雜的監督聚類演算法。

原理也很簡單,一批假帳號會具有相似的特徵,在視覺化中可以聚集在一起。

而正常使用者的特徵應該相當獨特,在統計上非常分散,不應該屬於任何大的群體。

舉個栗子來說,正常的GitHub帳號不是每天都有活動記錄,如果一群帳號活躍的日期都重合,就表示它們很有可能是受同一個腳本控制的。

為驗證演算法可靠性,他們創建了一個靶子倉庫,並真的去買了刷星服務。

聚類演算法在測試中表現非常好,接近100%的匹配率。

在更複雜的真實數據上,也達到了98%的精確度和85%的召回率。

接下來,團隊在Github Archive公開資料集上綜合使用兩種演算法測試。

一測不得了,造假最嚴重的okcash總標星759​​,簡單演算法只發現一個疑似假星,結合聚類演算法直接蹦到97%,

由於計算成本較高,測試中只分析了2022年1月1日及之後所得的星星。

也就是說,還有很多2022年之前刷星的項目沒有被揪出來。

與之相比,他們檢測了自己的產品Dagster和幾個同行,刷星率都比較低,看來數據管道這個產業還是比較健康的。

在這之後,他們與GitHub團隊分享了這些發現,並把偵測器也開源了。

曝光48小時之內,GitHub和刷星供應商都行動起來,他們測試用的「靶倉庫」中的假星都消失了。

根據GitHub方面回應,其實多年來一直都在積極打擊刷星行為,但仍舊頻發,根本管不住。

之前就有學術研究,透過數據分析找出63872個可疑帳號,但其中只有不到5%被GitHub平台自己偵測出並封號。

研究推測,刷星產業早在2018-2019年就獲得了341萬-437萬美元的利潤。

那為什麼有人會花大錢買GitHub標星,真的能帶來實際效益?

投資人:我們就愛看星標

開源專案團隊選擇「刷星」的一個重要目的,就是吸引投資人的目光。

一家創投公司的合夥人Pratima Aiyagari 表示,做開源專案極大可能很久都賺不到錢。

既然收入狀況沒辦法拿來參考,那就要多看一看產品本身的狀況了。

檢視開源專案最準確的方式是查看程式碼,但這種方法複雜繁瑣且專業性強,並沒有成為投資者的首選方式。

於是投資者找出了替代方法——看星標——實際上,他們天生就會尋找快速成長的新帳號。

除了絕對數量,創投公司Runa也特別設計了名為ROSS指數的指標,依據星標數年增長率對團隊進行排名。

Runa的一名合夥人Konstantin Vinogradov說,ROSS指標已經成為了開源專案遵循的重要標準,排名靠前的開源專案中有三分之一都獲得了融資。

不過伴隨著「刷星」現象的出現,投資人對星標數的看法也開始變弱。

投資人Kevin Zhang說,星標數可能可以成為一塊“敲門磚”,但不意味著投資者會因為星標數和專案團隊而“第二次見面”。

這也印證了學術界的看法——加州大學聖地牙哥分校助理教授Stuart Geiger表示,隨著時間的推移,指標(星標數)可能會自行失效。

這就牽涉到了兩個社會科學定律──坎貝爾定律和古德哈特定律。

坎貝爾定律說,決策當中使用的一項指標越受重視,就越容易被操縱。

好比網路購物,實體我們看不見摸不著,自然就會參考其他買家的評價,於是「刷單」現像也就應運而生了。

古德哈特定律則認為,如果一項指標被人們刻意追逐,那就不(或不再)是一個好的指標。

但在沒有更好的替代指標的情況下,就必須確保數據的真實度了,就好像在考試中要不遺餘力地打擊作弊一樣。

不過,除了想吸引投資人的團隊之外,還有許多個人開發者也會「刷星」。

目的和創業團隊有異曲同工之處,只不過吸引的不是投資者而是HR,希望高星計畫能在求職中為他們帶來優勢。

事實上,也的確有企業將GitHub訊息作為評價求職者的指標,甚至有人憑藉套殼計畫就斬獲了Google的offer。

除了選人,在技術選型時也是同樣的道理──許多人(尤其非專業人士)會傾向使用高星計畫。

除了GitHub,還有綜合產品發表平台Product hunt,資料類產品平台kaggle,以及IT問答平台StackOverFlow等媒介也越來越多受到投資人的關注。

不過如果無法建立有效的「防刷單」策略,最後可能也難逃換湯不換藥的命運。

對於這個現象,有人總結是「Fake it till they make it.」——

如同「先上車後補票」一樣,先假裝自己已經成功,直到真的成功為止。

One More Thing

AI,特別是大模型的發展,讓偵測虛假帳戶越來越難了。

以前的造假可能只是刷星標和點贊,判斷用戶真偽的方式主要是看帳戶本身的特徵。

但自從有了ChatGPT以後,還可以刷以假亂真而且不重樣的評論。

如果一個帳號命中了假帳號的特徵,但發布的回應卻和真人毫無二致,該如何判斷它的真偽?

來源:量子位

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