Israël : un nouvel algorithme identifie les faux utilisateurs sur les réseaux sociaux

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Les profils d'utilisateurs frauduleux - les bots - sont une préoccupation sérieuse et croissante sur les médias sociaux. Selon certaines estimations, jusqu'à 48 millions de comptes Twitter et 270 millions de comptes Facebook sont faux, conçus à des fins néfastes comme ruiner des réputations ou influencer les acheteurs et les électeurs.

Aujourd'hui, des chercheurs de l'Université Ben Gourion du Néguev et de l'Université de Washington à Seattle affirment avoir développé une méthode générique pour détecter de faux comptes sur la plupart des réseaux sociaux, y compris Facebook et Twitter.

Selon leur étude publiée dans la revue Social Network Analysis and Mining, la nouvelle méthode est basée sur l'hypothèse que les faux comptes ont tendance à établir des liens improbables avec d'autres utilisateurs sur les réseaux.

"Les dernières nouvelles troublantes sur les échecs pour protéger la vie privée des utilisateurs et l'utilisation ciblée des médias sociaux par la Russie pour influencer les élections, n'ont jamais eu autant d'importance", a déclaré Dima Kagan, chercheuse principale et doctorante au département d’ingénierie de logiciels et de systèmes d'information du BGU.

L'algorithme consiste en deux itérations principales basées sur des algorithmes d'apprentissage automatique. Le premier construit un classificateur de prédiction de lien qui peut estimer avec une grande précision la probabilité d'un lien existant entre deux utilisateurs. La deuxième itération génère un nouvel ensemble de méta-caractéristiques basées sur les fonctionnalités créées par le classificateur de prédiction de lien.

un nouvel algorithme identifie les faux utilisateurs sur les réseaux sociaux

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Ces méta-caractéristiques sont utilisées pour construire un classificateur générique qui peut détecter de faux profils dans une variété de réseaux sociaux en ligne.

"Nous avons testé notre algorithme sur des ensembles de données simulées et réelles sur 10 réseaux sociaux différents et il a bien fonctionné", a rapporté Kagan.

«Dans l'ensemble, les résultats ont démontré que dans un scénario d'amitié réel, nous pouvons détecter les personnes qui ont les liens d'amitié les plus forts ainsi que les utilisateurs malveillants, même sur Twitter. Notre méthode surpasse les autres méthodes de détection d'anomalies et nous pensons qu'elle a un potentiel considérable pour une large gamme d'applications, en particulier dans le domaine de la cybersécurité », ont déclaré les auteurs de l'étude.

L'algorithme peut également être utilisé pour révéler les personnes influentes dans les réseaux sociaux.

Les chercheurs israéliens impliqués dans ce projet ont déjà développé le Social Privacy Protector (SPP) pour aider les utilisateurs à évaluer leur liste d'amis en quelques secondes pour identifier ceux qui ont peu ou pas de liens mutuels et pourraient donc être des profils factices.

D’autres chercheurs ont contribué à cette étude, Michael Fire de l'Université de Washington et Yuval Elovici, directeur de Telekom Innovation Labs @ BGU, directeur de Cyber @ BGU et membre du corps professoral du département des logiciels du BGU et un membre du corps professoral du département des logiciels et des systèmes d'information du BGU.

L'étude a été financée par le Fonds pour l'innovation dans la découverte des données intensives de la Fondation pour la recherche de Washington et le projet sur l'environnement des données de Moore / Sloan à l'Université de Washington.

Source : Israel21c

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