Учени от Университета на Вашингтон в Сиатъл и Университета „Бен-Гурион“ в Негев, Израел, са разработили нов генеричен метод за откриване на фалшиви акаунти за повечето типове социални мрежи, включително Facebook и Twitter.
Според проучване в „Анализ и изследване на социалните мрежи“, новият метод се основава на предположението, че фалшивите акаунти са склонни да установяват невероятни връзки с други потребители в мрежите, отбелязва Phys.org.
„Превид неотдавнашните тревожни новини за провала в защитата на личната неприкосновеност на потребителите и целенасоченото използване на социалните медии за влияние върху изборите, премахването на фалшивите потребители никога не е било от голямо значение, колкото днес“, казва Дима Каган, водещ изследовател от отдела „Инженеринг на софтуерни и информационни системи“.
Той твърди, че алгоритъмът е изпробван със симулирани и реални данни от 10 различни социални мрежи и се представя добре и на двете. Новият метод има две основни итерации, базирани на алгоритми за машинно самообучение.
Първата итерация създава класификатор за прогнозиране на връзките, който може да оцени с голяма степен на точност вероятността за съществуване на връзка между двама потребители. Втората итерация генерира нов набор от мета-функции въз основа на данните, създадени от класификатора, за прогнозиране на бъдещи връзки.
Накрая изследователите са използвали въпросните мета-функции и са изградили общ класификатор, който може да открива фалшиви профили в различни онлайн социални мрежи.
„Като цяло резултатите показаха, че в сценария с приятелство в реалния живот ние можем да открием хората, които имат най-силни връзки с приятели, както и злонамерени потребители, дори и в Twitter“, казват изследователите.
„Нашият метод превъзхожда другите методи за откриване на аномалии и ние вярваме, че той има значителен потенциал за широк спектър приложения, особено в киберсигурността“, заключават разработчиците.