Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Создано приложение для выявления ботов в Twitter на любом языке

Специалисты Университета Восточной Финляндии и Университета Линнеус в Швейцарии создали интересное приложение, способное выявлять ботов в социальной сети Twitter. При этом разработка совершенно не зависит от языка, на котором написаны анализируемые твиты.

Принято считать, что боты в Twitter давно используются в различных политических кампаниях и для формирования определенного мнения у масс. Процент ботов от общего числа пользователей находится в пределах 5-10%.

Эти аккаунты генерируют приблизительно 20-25% от общего числа твитов, публикуемых в этой социальной сети.

Однако теперь специалисты создали специальное приложение, которое использует машинное обучение для выявления ботов в Twitter. Новый инструмент способен детектировать автоматически сгенерированные твиты на любых языках.

Исследователи проанализировали 15 тыс. твитов на финском, шведском и английском языках. Первые два языка использовались в качестве обучения системы, а английский — для оценки языковой независимости приложения.

Подробная информация содержится в отчете экспертов «Towards a language independent Twitter bot detector» (PDF).

В мае представители социальной платформы Twitter признали наличие бага, благодаря которому данные геолокации пользователей мобильной операционной системы iOS «ненамеренно» сливались партнеру, имя которого не разглашается.

А у нас 12 июня, пока граждане праздновали День России, неизвестные взломали учетную запись премьер-министра Дмитрия Медведева в социальной сети Twitter. Факт киберинцидента подтвердили в пресс-службе правительства России.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru