虚假账号问题已经成为在线社会网络(OSN)面临的一个巨大的挑战，其创造的垃圾信息（同志、分享、留言、相册等）极大的影响了社会网络的服务质量。同时假账号的存在也对用户的隐私构成很大的威胁。当前有很多基于社会网络结构识别虚假账号的相关研究，前提是这些虚假账号会互相建立好友关系并形成一个紧密连接的团体，但是在实际测量中我们发现，这个假设并不一定成立。　　在本文中，我们提出了VoteTrust，一个基于社会网络好友关系建立过程，即好友申请的发送和反馈信息（接受/拒绝）来检测和识别虚假账号的防御系统。在搜索引擎领域中，PageRank算法被广泛用于对网页的权威性进行排名，其基本原理是一个web节点的入链越多，则其权威性越高。我们借鉴这一思想到社会网络的好友申请图中，在实际的测量中我们发现，虚假账号有以下两个明显的特征:首先其入链很少，即很少有正常人会向假账号发送好友申请;其次虚假账号的好友申请成功率非常低。结合这两点我们提出VoteTrust，同时利用了好友申请和在该链接上的反馈信息。VoteTrust系统的核心技术包括两部分:第一，基于投票的虚假账号检测算法，用以评测一个节点是假账号的可能性，第二，一种虚假账号的社团检测方法，通过少量检测到的种子，提前找出整个相互勾结的假账号团。　　在评测部分，我们采用了中国最大的在线社会网络——人人网的实际数据，实验显示VoteTrust能有效的限制虚假账号可以向正常用户发送的好友申请数量，且该系统在识别虚假账号准确性上远远优于web上传统的信誉评价算法(TrustRank和BadRank)。