Злонамерните или фиктивните корисници на интернет мрежите станаа зараза за постоењето на Интернет. Додека многумина жалат за нивната зголемена фреквенција, малкумина имаат развиено методи за нивно следење и изложување, според соопштението за печатот на Универзитетот Бен-Гурион.
Сајбер-истражувачот од Универзитетот Бен-Гурион, Мајкл Фајр, д-р, разви метод за следење на групи на аномални корисници, чии наоди штотуку беа објавени во неодамнешното списание Neural Processing Letters, објави Универзитетот.
„Предноста на оваа студија е што можеме да откриеме аномални групи на корисници (како што се групи на лажни профили) наместо индивидуални корисници. Откривањето групи на лажни профили е предизвикувачка и помалку истражена задача“, рече д-р Фајр, раководител на Data4Good Lab и член на Катедрата за софтверско инженерство и информациски системи на Универзитетот во Негев.
„Аномална корисничка заедница може да биде онаа која промовира насилно однесување или екстремизам, онаа која шири лажни вести, но исто така може потенцијално да помогне да се лоцираат жариштата за време на пандемија“, велат истражувачот и неговиот тим.
Една од предностите на методот, наречен Алгоритам за откривање на генерички аномални заедница базирани на заедничко членство (CMMAC), е тоа што не е ограничен на еден тип на мрежа.
„Нашиот метод е генерички. Затоа, потенцијално може да работи на различни типови платформи за социјални медиуми. Го тестиравме на неколку различни типови на мрежи, како Редит и Википедија (која е и еден вид социјална мрежа)“, објаснува д-р Фајр.
По тестирањето на нивниот метод на случајно генерирани и реални мрежи, тие открија дека тој ги надминува многу други методи во низа поставки, се тврди во извештајот.
Методот е подобар од другите кои веќе постојат, „бидејќи нашиот метод се базира исклучиво на структурните својства на мрежата“, се наведува во него.
„Ова го прави нашиот метод независен од атрибутите на темињата (врски меѓу корисниците на мрежата). Значи тоа е домен агностик. Кога го споредуваме нашиот алгоритам со други алгоритми, во многу случаи тој имал подобри резултати на симулација и податоци од реалниот свет. „Успешно откривме групи на аномални кориснички заедници кои претставуваа одредена онлајн активност“, рече д-р Фајр.
Други истражувачи вклучени во истражувањето се Шеј Лапид, студент на магистерски студии и Дима Каган, докторант, во лабораторијата на Д Фајр, јавува новинската агенција Прес Траст на Индија.
