Інжынеры Facebook распрацавалі эфектыўную прыладу выяўлення і блакаванні фальшывых акаўнтаў. Сістэма, якая выкарыстоўвае тэхналогію машыннага навучання, толькі ў мінулым годзе заблакавала 6,6 фальшывых акаўнтаў. Характэрна, што гэтае значэнне не ўлічвае "мільёны" спроб стварэння падробленых акаўнтаў, блакуемых штодня.
У аснове сістэмы ляжыць тэхналогія Deep Entity Classification, якая выкарыстоўвае машыннае навучанне для аналізу не толькі актыўных уліковых запісаў Facebook, але і паводзін кожнага асобнага профіля і яго ўзаемадзеяння з астатняй супольнасцю. У працэсе працы алгарытм аналізуе вялікую колькасць параметраў, якія тычацца асобных уліковых запісаў. DEC фіксуе, да якіх груп далучаецца карыстач, колькі адміністратараў і ўдзельнікаў у гэтых групах, калі яны былі створаны і інш. Яшчэ аналізуецца колькасць запытаў на даданне ў сябры, адпраўленых з аднаго профіля. Адзін з важных момантаў складаецца ў тым, што сістэма здольная аўтаматычна навучацца падчас прац, таму яна бесперапынна развіваецца па меры адаптацыі спамераў.
Прадстаўнік Facebook адзначыў, што прымяняецца тэхналогія выяўлення і блакіроўкі фальшывых акаўнтаў дапамагла скараціць колькасць выкарыстоўваных спамерамі уліковых запісаў на 27%. Адзначаецца, што ў цяперашні час колькасць фэйкавых акаўнтаў у Facebook прыблізна роўна 5% ад агульнай колькасці выкарыстоўваных уліковых запісаў. Нягледзячы на гэта, Facebook сумняваецца ў тым, што атрымаецца цалкам пазбавіцца ад падробленых акаўнтаў, паколькі спамеры хутка адаптуюцца да новаўвядзенняў і імкнуцца знаходзіць абыходныя шляхі, якія дазваляюць выкарыстоўваць фальшывыя ўліковыя запісы.
Крыніца: 3dnews.ru