Facebook-yngenieurs hawwe in effektyf ark ûntwikkele foar it opspoaren en blokkearjen fan falske akkounts. It systeem, dat technology foar masine learen brûkt, blokkearre ferline jier allinich 6,6 miljard falske akkounts. Opmerklik hâldt dizze sifer gjin rekken mei de "miljoenen" besykjen om falske akkounts te meitsjen dy't alle dagen blokkearre wurde.
It systeem is basearre op Deep Entity Classification technology, dy't masine learen brûkt om net allinich aktive Facebook-akkounts te analysearjen, mar ek it gedrach fan elk yndividueel profyl en har ynteraksje mei de rest fan 'e mienskip. Tidens syn wurking analysearret it algoritme in grut oantal parameters oangeande yndividuele akkounts. DEC registrearret hokker groepen de brûker bykomt, hoefolle behearders en leden yn dizze groepen binne, wannear't se makke binne, ensfh. It oantal freonefersiken ferstjoerd fan ien profyl wurdt ek analysearre. Ien wichtich punt is dat it systeem automatysk leare kin as it wurket, sadat it kontinu evoluearret as spammers oanpasse.
In fertsjintwurdiger fan Facebook merkte op dat de technology dy't brûkt waard om falske akkounts te detektearjen en te blokkearjen holp it oantal akkounts brûkt troch spammers mei 27% te ferminderjen. It wurdt opmurken dat op it stuit it oantal falske akkounts op Facebook is likernôch 5% fan it totale oantal akkounts yn gebrûk. Nettsjinsteande dit twifelet Facebook dat it falske akkounts folslein kin kwytreitsje, om't spammers har fluch oanpasse oan ynnovaasjes en besykje oplossingen te finen om falske akkounts te brûken.
Boarne: 3dnews.ru