Nuevo método detecta cuentas falsas en redes sociales
Un algoritmo rápido identifica cuentas falsas antes de que puedan causar daño.
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Tabla de contenidos
Las Cuentas falsas en Redes Sociales como Facebook pueden ser un gran problema. Estas cuentas pueden difundir información falsa, estafas e incluso interrumpir interacciones sociales. A medida que estas redes crecen rápido, también lo hace el número de cuentas falsas. Este artículo describe un nuevo método para identificar estas cuentas falsas de forma rápida y eficiente.
El Problema de las Cuentas Falsas
Las redes sociales han visto un aumento en cuentas falsas. En el último año, Facebook solo ha desactivado miles de millones de estas cuentas. A pesar de esto, un pequeño porcentaje de Usuarios en estas plataformas aún puede ser falso. Estas cuentas falsas suelen ser parte de campañas organizadas que buscan manipular opiniones, difundir propaganda o cometer fraudes.
El desafío radica en detectar estas cuentas temprano. Los métodos tradicionales a menudo dependen de las actividades de estas cuentas una vez que han hecho amigos o compartido contenido, lo que derrota el propósito de detenerlas desde el principio.
Presentando PreAttacK
Presentamos un nuevo algoritmo llamado PreAttacK diseñado para detectar cuentas falsas antes de que puedan hacer amigos o compartir contenido. Este enfoque estudia cómo interactúan las nuevas cuentas, centrándose especialmente en sus primeras solicitudes de amistad. Esto es crucial porque las acciones que realizan estas nuevas cuentas pueden indicar si son reales o falsas.
PreAttacK es diferente de otros Algoritmos porque no depende del contenido compartido o de las amistades realizadas más tarde. En cambio, se fija en las primeras acciones que toman las cuentas, especialmente las solicitudes de amistad que envían y reciben. Este método se basa en un modelo llamado Preferential Attachment, que explica cómo las personas se conectan en redes sociales.
Cómo Crecen las Redes Sociales
En las redes sociales, cuando nuevos usuarios se unen, tienden a enviar solicitudes de amistad a usuarios populares. Este modelo muestra un escenario de "los ricos se hacen más ricos", donde los usuarios populares se vuelven aún más populares. Este mecanismo crea distribuciones desiguales de conexiones, donde algunos usuarios tienen muchos amigos, mientras que la mayoría tiene solo unos pocos.
PreAttacK aprovecha este modelo para clasificar nuevas cuentas. Observa cómo nuevos usuarios envían y reciben solicitudes de amistad. Si una nueva cuenta envía solicitudes principalmente a otras cuentas que son populares entre usuarios falsos, es más probable que también sea falsa.
El Desafío de la Detección Temprana
El principal desafío al detectar cuentas falsas es la paradoja de la detección temprana. Los métodos tradicionales dependen de conexiones establecidas y contenido compartido, que las cuentas falsas tratan de evitar para escapar de la detección. PreAttacK busca resolver este problema enfocándose únicamente en el comportamiento inicial de las solicitudes de amistad antes de que estas cuentas ganen una red.
Observaciones Detalladas
Nuestros análisis muestran que las cuentas falsas recién creadas se comportan de manera distinta al enviar solicitudes de amistad. Tienden a enviar muchas solicitudes a otras cuentas y a menudo apuntan a usuarios que aún no están conectados a usuarios reales. Este comportamiento las distingue de las cuentas reales, que tienden a esparcir solicitudes de manera más uniforme entre los usuarios conocidos.
Enfoque de PreAttacK
PreAttacK estudia los datos de solicitudes de amistad para sacar conclusiones. Analiza patrones y probabilidades en función de qué cuentas están enviando y recibiendo solicitudes. Este algoritmo actualiza el estado sospechoso de un usuario según sus interacciones y los tipos de cuentas con las que se conectan.
Resultados de las Solicitudes Enviadas: El algoritmo evalúa cuántas solicitudes envía un nuevo usuario y a quién. Si se conectan principalmente con cuentas populares conocidas por estar asociadas con usuarios falsos, esto enciende alarmas.
Análisis de Solicitudes Entrantes: También evalúa qué usuarios envían solicitudes a la nueva cuenta. Un alto número de solicitudes de cuentas falsas conocidas puede indicar que la cuenta en cuestión probablemente sea falsa.
Rendimiento de PreAttacK
PreAttacK está diseñado para ser eficiente, funcionando de manera efectiva en la plataforma de Facebook. Puede clasificar más de un millón de nuevas cuentas en un segundo. Esta eficiencia le permite actuar sobre nuevos datos en tiempo real, actualizando la clasificación a medida que se procesa cada nueva solicitud.
En evaluaciones, PreAttacK demostró que podía clasificar cuentas con precisión después de solo unas pocas solicitudes iniciales de amistad. Esto es mucho antes que los algoritmos existentes, que requieren muchas más interacciones para lograr el mismo nivel de precisión.
Implicaciones Prácticas
PreAttacK puede aplicarse universalmente en varias plataformas de redes sociales. No se limita a Facebook; también puede funcionar en Twitter, Instagram, LinkedIn y otras. Esta flexibilidad permite adaptarse a diferentes tipos de interacciones sociales y estructuras.
Comparación de Rendimiento
Las comparaciones con métodos existentes muestran que PreAttacK supera a técnicas anteriores diseñadas para detectar cuentas falsas. Los algoritmos tradicionales a menudo tienen un rendimiento deficiente ante nuevos usuarios que no han establecido conexiones. En contraste, PreAttacK captura el comportamiento de nuevas cuentas de manera efectiva, proporcionando clasificaciones oportunas antes de que puedan causar daño.
La Importancia de la Detección Temprana
Detectar cuentas falsas a tiempo puede reducir significativamente su impacto negativo. Esto incluye limitar la difusión de información falsa y proteger a los usuarios de estafas. Al enfocarse en las etapas tempranas de la actividad de la cuenta, las plataformas pueden proteger mejor a sus usuarios y mantener la integridad de sus redes sociales.
Conclusión
Detectar cuentas falsas es un desafío importante para las redes sociales. Con el aumento de estas cuentas, métodos innovadores como PreAttacK ofrecen esperanza para una identificación temprana y efectiva. Al examinar los comportamientos de las solicitudes de amistad, este algoritmo puede atrapar posibles cuentas falsas antes de que tengan la oportunidad de interactuar significativamente con usuarios reales. Esto es vital para mantener la confianza en estas plataformas en línea y asegurar un entorno más seguro para la interacción social.
Título: Preemptive Detection of Fake Accounts on Social Networks via Multi-Class Preferential Attachment Classifiers
Resumen: In this paper, we describe a new algorithm called Preferential Attachment k-class Classifier (PreAttacK) for detecting fake accounts in a social network. Recently, several algorithms have obtained high accuracy on this problem. However, they have done so by relying on information about fake accounts' friendships or the content they share with others--the very things we seek to prevent. PreAttacK represents a significant departure from these approaches. We provide some of the first detailed distributional analyses of how new fake (and real) accounts first attempt to request friends after joining a major network (Facebook). We show that even before a new account has made friends or shared content, these initial friend request behaviors evoke a natural multi-class extension of the canonical Preferential Attachment model of social network growth. We use this model to derive a new algorithm, PreAttacK. We prove that in relevant problem instances, PreAttacK near-optimally approximates the posterior probability that a new account is fake under this multi-class Preferential Attachment model of new accounts' (not-yet-answered) friend requests. These are the first provable guarantees for fake account detection that apply to new users, and that do not require strong homophily assumptions. This principled approach also makes PreAttacK the only algorithm with provable guarantees that obtains state-of-the-art performance on new users on the global Facebook network, where it converges to AUC=0.9 after new users send + receive a total of just 20 not-yet-answered friend requests. For comparison, state-of-the-art benchmarks do not obtain this AUC even after observing additional data on new users' first 100 friend requests. Thus, unlike mainstream algorithms, PreAttacK converges before the median new fake account has made a single friendship (accepted friend request) with a human.
Autores: Adam Breuer, Nazanin Khosravani, Michael Tingley, Bradford Cottel
Última actualización: 2023-08-10 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2308.05353
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2308.05353
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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