Інженери Facebook розробили ефективний інструмент виявлення та блокування фальшивих облікових записів. Система, яка використовує технологію машинного навчання, лише торік заблокувала 6,6 млрд. фальшивих акаунтів. Примітно, що це значення не враховує «мільйони» спроб створення підроблених облікових записів щодня.
В основі системи лежить технологія Deep Entity Classification, яка використовує машинне навчання для аналізу не тільки активних облікових записів Facebook, а й поведінки кожного окремого профілю та його взаємодії з рештою спільноти. У процесі роботи алгоритм аналізує багато параметрів, що стосуються окремих облікових записів. DEC фіксує, до яких груп приєднується користувач, скільки адміністраторів та учасників у цих групах, коли вони були створені та ін Ще аналізується кількість запитів на додавання в друзі, відправлених з одного профілю. Один з важливих моментів полягає в тому, що система здатна автоматично навчатися в процесі роботи, тому вона постійно розвивається в міру адаптації спамерів.
Представник Facebook зазначив, що технологія виявлення і блокування фальшивих акаунтів, що застосовується, допомогла скоротити кількість використовуваних спамерами облікових записів на 27%. Зазначається, що в даний час кількість фейкових акаунтів у Facebook приблизно дорівнює 5% від загальної кількості облікових записів, що використовуються. Незважаючи на це, Facebook сумнівається в тому, що вдасться повністю позбутися підроблених облікових записів, оскільки спамери швидко адаптуються до нововведень і намагаються знаходити обхідні шляхи, що дозволяють використовувати фальшиві облікові записи.
Джерело: 3dnews.ru
