Universidad Ben-Gurion del Negev (Beer-Sheva, Israel) y los investigadores de 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 Minería y análisis de redes sociales , el nuevo método se basa en el supuesto de que las cuentas falsas tienden a establecer vínculos improbables con otros usuarios en las redes.

"Con las recientes noticias inquietantes 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, erradicar a los usuarios falsos nunca ha sido de mayor importancia, "explica Dima Kagan, investigador principal e investigador en el Departamento de Ingeniería de Software y Sistemas de Información de BGU. "Probamos nuestro algoritmo en conjuntos de datos simulados y del mundo real en 10 redes sociales diferentes y funcionó bien en ambas".

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 que exista un vínculo entre dos usuarios. La segunda iteración genera un nuevo conjunto de meta-características basadas en las características creadas por el clasificador de predicción de enlaces. Finalmente, los investigadores utilizaron estas metacaracterísticas 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 a las personas que tienen los lazos de amistad más fuertes, así como a los usuarios malintencionados. 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 campo de la seguridad cibernética ".

Los investigadores de la Universidad Ben-Gurion desarrollaron previamente Social Privacy Protector (SPP) para ayudar a los usuarios a evaluar su lista de amigos en segundos para identificar cuáles tienen pocos o ningún vínculo mutuo y pueden ser perfiles "falsos".