Unos investigadores han desarrollado un nuevo método genérico, basado en un algoritmo, para detectar cuentas falsas en la mayor parte de las redes sociales, incluyendo Facebook y Twitter. El nuevo método fundamenta su acción en una característica que es muy común en las cuentas de usuario falsas y que es que tienden a establecer enlaces improbables hacia otros usuarios en las redes.

El método es obra de expertos de la Universidad Ben-Gurion del Negev en Israel y de la Universidad de Washington en Seattle, Estados Unidos.

El equipo de Dima Kagan puso a prueba su algoritmo en conjuntos de datos simulados y del mundo real de 10 redes sociales diferentes y se desempeñó bien en ambos casos.

El algoritmo incluye dos iteraciones principales basadas en algoritmos de aprendizaje automático. La primera construye un clasificador de predicciones 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 características basándose en las creadas por el clasificador de predicciones de enlaces. Los investigadores usaron ese nuevo conjunto de características para preparar un clasificador genérico que puede detectar perfiles falsos en diversas redes sociales de internet.

En conjunto, los resultados demostraron que el nuevo método supera en rendimiento a otros métodos de detección de anomalías y el equipo de Kagan cree que posee un considerable potencial para una amplia gama de aplicaciones, en particular en el área de la ciberseguridad.


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