Pesquisador cibernético é pioneiro em método para rastrear grupos de usuários anômalos

TX, 09/01/2023 

Usuários maliciosos ou fictícios nas redes de internet se tornaram a ruína da existência da internet. Enquanto muitos lamentam sua frequência crescente, poucos desenvolveram métodos para rastreá-los e expô-los. Um pesquisador da Universidade Ben-Gurion do Negev desenvolveu um novo método para detectar grupos de usuários anômalos.

Suas descobertas acabaram de ser publicadas na Neural Processing Letters.

"A vantagem deste estudo é que podemos detectar grupos anômalos de usuários (como grupos de perfis falsos) em vez de usuários únicos. Descobrir grupos de perfis falsos é uma tarefa desafiadora e menos explorada", disse o Dr. Michael Fire, chefe do do Data4Good Lab e membro do Departamento de Engenharia de Software e Sistemas de Informação.

Uma comunidade de usuários anômala pode ser aquela que promove comportamento violento ou extremismo, que está espalhando notícias falsas, mas também pode ajudar a localizar pontos críticos durante pandemias, escreveram os pesquisadores.

Uma das vantagens de seu método, que eles chamaram de Algoritmo de Detecção de Comunidades Anômalas Genéricas (CMMAC) baseado em Co-Membership, é que ele não se restringe a um único tipo de rede.

"Nosso método é genérico. Portanto, pode potencialmente funcionar em diferentes tipos de plataformas de mídia social. Testamos em vários tipos diferentes de redes, como Reddit e Wikipedia (que também é um tipo de rede social)", explica o Dr. Fire.

Depois de testar seu método em redes geradas aleatoriamente e em redes do mundo real, eles descobriram que ele superava muitos outros métodos em uma variedade de configurações.

"Nosso método é baseado apenas nas propriedades estruturais da rede. Isso torna nosso método independente dos atributos dos vértices (as conexões entre os usuários online). Portanto, é agnóstico ao domínio. Ao comparar nosso algoritmo com outros algoritmos, ele teve um desempenho melhor na simulação e dados do mundo real em muitos casos. Ele detectou com sucesso grupos de comunidades de usuários anômalos que apresentavam atividades online peculiares", disse o Dr. Fire.

Pesquisadores adicionais incluem Shay Lapid, um estudante de mestrado, e Dima Kagan, um Ph.D. estudante, no laboratório do Dr. Fire.

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Fonte:https://techxplore.com/news/2023-01-cyber-method-track-groups-anomalous.html