Инженеры Facebook разработали эффективный инструмент обнаружения и блокировки фальшивых аккаунтов. Система, использующая технологию машинного обучения, только в прошлом году заблокировала 6,6 млрд фальшивых аккаунтов. Примечательно, что это значение не учитывает «миллионы» попыток создания поддельных аккаунтов, блокируемых ежедневно.
В основе системы лежит технология Deep Entity Classification, которая использует машинное обучение для анализа не только активных учётных записей Facebook, но и поведения каждого отдельного профиля и его взаимодействия с остальным сообществом. В процессе работы алгоритм анализирует большое количество параметров, касающихся отдельных учётных записей. DEC фиксирует, к каким группам присоединяется пользователь, сколько администраторов и участников в этих группах, когда они были созданы и др. Ещё анализируется количество запросов на добавление в друзья, отправленных с одного профиля. Один из важных моментов заключается в том, что система способна автоматически обучаться в процессе работы, поэтому она непрерывно развивается по мере адаптации спамеров.
Представитель Facebook отметил, что применяемая технология обнаружения и блокировки фальшивых аккаунтов помогла сократить количество используемых спамерами учётных записей на 27 %. Отмечается, что в настоящее время количество фейковых аккаунтов в Facebook приблизительно равно 5 % от общего числа используемых учётных записей. Несмотря на это, Facebook сомневается в том, что удастся полностью избавиться от поддельных аккаунтов, поскольку спамеры быстро адаптируются к нововведениям и стараются находить обходные пути, позволяющие использовать фальшивые учётные записи.
Источник: 3dnews.ru
