Université Ben Gourion du Néguev (Beer-Sheva, Israël) et des chercheurs de l'Université de Washington (Seattle) ont développé une nouvelle méthode générique pour détecter les faux comptes sur la plupart des types de réseaux sociaux, y compris Facebook et Twitter.

Selon une nouvelle étude en Analyse et exploitation des réseaux sociaux , la nouvelle méthode repose sur l'hypothèse que les faux comptes tendent à établir des liens improbables avec d'autres utilisateurs des réseaux.

« Avec les récentes nouvelles inquiétantes concernant les échecs dans la protection de la vie privée des utilisateurs, et l'utilisation ciblée des médias sociaux par la Russie pour influencer les élections, déraciner les faux utilisateurs n'a jamais été aussi important, " explique Dima Kagan, chercheur principal et chercheur au département d'ingénierie des logiciels et des systèmes d'information de la BGU. "Nous avons testé notre algorithme sur des ensembles de données simulées et réelles sur 10 réseaux sociaux différents et il a bien fonctionné sur les deux."

L'algorithme se compose de 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 qu'un lien existe entre deux utilisateurs. La deuxième itération génère un nouvel ensemble de méta-caractéristiques basées sur les caractéristiques créées par le classificateur de prédiction de lien. Dernièrement, les chercheurs ont utilisé ces méta-fonctionnalités et construit un classificateur générique capable de détecter les faux profils dans une variété de réseaux sociaux en ligne.

"Globalement, 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, ", disent les chercheurs. "Notre méthode surpasse les autres méthodes de détection d'anomalies et nous pensons qu'elle a un potentiel considérable pour un large éventail d'applications, en particulier dans le domaine de la cybersécurité."

Les chercheurs de l'Université Ben Gourion ont précédemment développé le Social Privacy Protector (SPP) pour aider les utilisateurs à évaluer leur liste d'amis en quelques secondes afin d'identifier ceux qui ont peu ou pas de liens mutuels et qui pourraient être de « faux » profils.