Un algoritmo detecta cuentas falsas en redes sociales

Un algoritmo es capaz de detectar cuentas falsas en Facebook y Twitter

Un equipo de investigadores de la Universidad Ben-Gurion del Negev, en Israel, en colaboración con científicos de la Universidad de Washington, en Estados Unidos, han desarrollado un nuevo método capaz de detectar cuentas falsas en las redes sociales más populares, como Facebook y Twitter.

Se trata de un algoritmo basado en la inteligencia artificial, que considera ciertos vínculos que se dan en las cuentas falsas improbables en las de usuarios reales de estas plataformas sociales.

El equipo coordinado por Dima Kagan ya ha testado su algoritmo en conjuntos de datos simulados así como reales de diez redes sociales y ha funcionado bien en todos los casos. Este proyecto nace, además, en un momento clave tras las recientes noticias sobre los importantes fallos para salvaguardar la privacidad de usuarios y no usuarios de Facebook, así como el empleo de estas redes sociales para influir en las pasadas elecciones estadounidenses. Por todo ello, eliminar usuarios falsos podría convertirse en una cuestión de relevancia.

un algoritmo para acabar con falsos usuarios

Este algoritmo incluye dos repeticiones de procesos -iteraciones-, basadas en aprendizaje automático o machine learning. El primero construye un clasificador de predicciones de enlaces que puede estimar con gran precisión la probabilidad de que exista un vínculo entre dos usuarios de una red social.

La segunda iteración genera un nuevo conjunto de funciones basadas 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.

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Entre los parámetros que tiene en cuenta este algoritmo destacan la ubicación, gustos, estado civil, teléfono, nombre de amigos, fotografías, cumpleaños o lugares visitados.

En líneas generales, tal como ha señalado los impulsores de estudio publicado en Social Network Analysis and Mining, los resultados revelan que en la vida real podemos detectar qué personas tienen lazos de amistad más fuertes, así como a los usuarios maliciosos en redes sociales como Twitter.

Pero este nuevo algoritmo 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, sobre todo, en el área de la ciberseguridad.

Antes de poner en marcha este proyecto, el equipo de investigadores  ya desarrolló una herramienta conocida como Protector de Privacidad Social (SPP), que sirve para que los usuarios evalúen su lista de amigos en segundos para identificar cuáles tienen pocos o ningún vínculo mutuo y podrían ser perfiles falsos.