Los investigadores de la Universidad Ben-Gurion del Negev Beer-Sheva, Israel y la Universidad de Washington Seattle han desarrollado un nuevo método genérico para detectar cuentas falsas en la mayoría de los tipos de redes sociales, incluidos Facebook y Twitter.
Según un nuevo estudio en Social Network Analysis and Mining, el nuevo método se basa en el supuesto de que las cuentas falsas tienden a establecer enlaces improbables con otros usuarios en las redes.
"Con las recientes e inquietantes noticias sobre fallas en la protección de la privacidad del usuario y el uso selectivo de las redes sociales por parte de Rusia para influir en las elecciones, eliminar a los usuarios falsos nunca ha sido tan importante", explica Dima Kagan, investigadora principal e investigadora de la BGUDepartamento de Ingeniería de Software y Sistemas de Información. "Probamos nuestro algoritmo en conjuntos de datos simulados y del mundo real en 10 redes sociales diferentes y funcionó bien en ambos".
El algoritmo consta de dos iteraciones principales basadas en algoritmos de aprendizaje automático. El primero construye un clasificador de predicción de enlaces que puede estimar, con alta precisión, la probabilidad de un enlace existente entre dos usuarios. La segunda iteración genera un nuevo conjunto de metadatos.-características 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 línea.
"En general, los resultados demostraron que en un escenario de amistad de la vida real podemos detectar personas que tienen los lazos de amistad más fuertes, así como usuarios malintencionados, incluso en Twitter", dicen los investigadores. "Nuestro método supera a otros métodos de detección de anomalías ycreemos que tiene un potencial considerable para una amplia gama de aplicaciones, particularmente en el ámbito de la seguridad cibernética "
Los investigadores de la Universidad Ben-Gurion desarrollaron previamente el Social Privacy Protector SPP para ayudar a los usuarios a evaluar su lista de amigos en segundos para identificar cuáles tienen pocos o ningún enlace mutuo y podrían ser perfiles "falsos".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionados por Asociados estadounidenses, Universidad Ben-Gurion del Negev . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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