Investigadores de Israel han desarrollado un nuevo método para detectar cuentas falsas en la mayoría de las redes sociales, incluidos Facebook y Twitter.
Según un nuevo estudio en Análisis de Redes Sociales, el nuevo método se basa en la suposición de que las cuentas falsas tienden a establecer vínculos improbables con otros usuarios en las redes.
“Con recientes noticias inquietantes sobre fallas para salvaguardar la privacidad del usuario y el uso específico de las redes sociales por parte de Rusia para influir en las elecciones, eliminar a usuarios falsos nunca ha sido de mayor importancia”, explica Dima Kagan, investigador principal y estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería de Sistemas de Información y Software.
Según un nuevo estudio en Análisis de Redes Sociales, el nuevo método se basa en la suposición de que las cuentas falsas tienden a establecer vínculos improbables con otros usuarios en las redes.
“Con recientes noticias inquietantes sobre fallas para salvaguardar la privacidad del usuario y el uso específico de las redes sociales por parte de Rusia para influir en las elecciones, eliminar a usuarios falsos nunca ha sido de mayor importancia”, explica Dima Kagan, investigador principal y estudiante de doctorado en el Departamento de Ingeniería de Sistemas de Información y Software.
“Probamos nuestro algoritmo en conjuntos de datos simulados y del mundo real en 10 redes sociales diferentes y funcionó bien en ambos“.
El algoritmo consiste en dos iteraciones principales basadas en algoritmos de aprendizaje automático.
El algoritmo consiste en dos iteraciones principales basadas en algoritmos de aprendizaje automático.
El primero construye un clasificador de predicción de enlaces que puede estimar, con gran precisión, la probabilidad de que exista un enlace entre dos usuarios.
La segunda iteración genera un nuevo conjunto de meta-funciones basadas en las características creadas por el clasificador de predicción de enlaces.
Por último, los investigadores utilizaron estas meta-características y construyeron un clasificador genérico que puede detectar perfiles falsos en una variedad de redes sociales.
“En general, los resultados demostraron que en un escenario de amistad de la vida real podemos detectar a las personas que tienen lazos de amistad más fuertes, así como a los usuarios maliciosos, incluso en Twitter”, dicen los investigadores.
“En general, los resultados demostraron que en un escenario de amistad de la vida real podemos detectar a las personas que tienen lazos de amistad más fuertes, así como a los usuarios maliciosos, incluso en Twitter”, dicen los investigadores.
“Nuestro método supera a otros métodos de detección de anomalías y creemos que tiene un potencial considerable para una amplia gama de aplicaciones, particularmente en el ámbito de la ciberseguridad“.
Cuentas falsas en las redes sociales
Los investigadores de la Universidad de Ben-Gurion desarrollaron previamente el Protector de Privacidad Social (SPP) para ayudar a los usuarios a evaluar su lista de amigos en segundos e identificar cuáles tienen pocos o ningún vínculo mutuo y podrían ser perfiles “falsos”.
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