Método para rastrear usuários maliciosos
Usuários maliciosos ou fictícios em redes da Internet se tornaram a ruína da existência da Internet.
Usuários mal-intencionados são aqueles que usam dispositivos ou sistemas de computador com intenções de causar danos ou ilegais. Essas intenções podem variar de roubar informações confidenciais a danificar os sistemas de computador.
Um pesquisador em Israel desenvolveu um novo método para detectar grupos de usuários anômalos. Suas descobertas acabaram de ser publicadas na revista especializada Neural Processing Letters.
O método pode funcionar em qualquer rede ou plataforma para rastrear grupos de usuários maliciosos.
Embora muitos lamentem sua frequência crescente, poucos desenvolveram métodos para rastreá-los e expô-los.
Existem vários tipos de usuários mal-intencionados, como os seguintes:
Hackers: utilizam técnicas para acessar sistemas de computador sem autorização. Eles podem ser criminosos ou indivíduos querendo testar suas habilidades.
Cracker: semelhante aos hackers, mas com a intenção de causar danos aos sistemas de computador.
Phishers: tentam obter informações confidenciais, como senhas ou números de cartão de crédito, de forma enganosa. Por exemplo, por meio de e-mails ou sites fraudulentos que imitam sites legítimos.
Spammers: enviam e-mails de spam em massa com o objetivo de promover produtos ou serviços.
Ransomware: um tipo de malware que criptografa os arquivos do usuário e exige um resgate para recuperá-los.
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“A vantagem deste estudo é que podemos detectar grupos anômalos de usuários (como grupos de perfis falsos) em vez de usuários individuais.
Descobrir grupos de perfis falsos é uma tarefa desafiadora e pouco explorada”, diz Michael Fire.
“Uma comunidade de usuários anômala pode ser aquela que promove comportamento violento ou extremista, que está espalhando notícias falsas, mas também pode ajudar a localizar pontos críticos durante pandemias”, diz o pesquisador.
Uma das vantagens de seu método, que ele chamou de Co-Membership-Based Generic Anômalo Community Detection Algorithm (CMMAC), é que ele não se restringe a apenas um tipo de rede.
“Nosso método é genérico. Portanto, pode potencialmente funcionar em diferentes tipos de plataformas de mídia social. Testamos em diversos tipos de redes, como Reddit e Wikipedia (que também é um tipo de rede social)”, explica 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.
O método é melhor do que outros já existentes porque “é baseado apenas nas propriedades estruturais da rede. Isso o torna independente dos atributos de vértice (as conexões entre usuários online). Portanto, é independente de domínio”.
Ao comparar “nosso algoritmo com outros algoritmos, ele teve um desempenho melhor em simulação e dados do mundo real em muitos casos. Ele detectou com sucesso grupos comunitários de usuários anômalos exibindo atividades online incomuns”, disse Fire.
Fonte: latamisrael
Foto: Canva
