Srijeda, 8. Februara 2023.
Tuzlanski.ba logo

Razvijen metod otkrivanja anomalnih korisnika koji šire nasilno ponašanje i lažne vijesti na internetu

Preuzmite sliku

Izraelski univerzitetski istraživač razvio je novu metodu za otkrivanje grupa anomalnih korisnika, koji se smatraju prokletstvom postojanja interneta, jer promoviraju nasilno ponašanje ili ekstremizam, pa čak i šire lažne vijesti, javlja PTI.

– Zlonamjerni ili fiktivni korisnici internetskih mreža postali su prokletstvo postojanja interneta. Dok mnogi žale zbog njihove sve veće učestalosti, malo njih je razvilo metode za njihovo praćenje i razotkrivanje – navodi se u saopćenju za štampu Univerziteta Ben-Gurion.

Kibernetski istraživač s Univerziteta Ben-Gurion, dr. Michael Fire, razvio je metod za praćenje grupa anomalnih korisnika čiji su nalazi upravo objavljeni u recentnom časopisu Neural Processing Letters, saopćio je Univerzitet.

  • – Prednost ove studije je što možemo otkriti anomalne grupe korisnika (kao što su grupe lažnih profila) umjesto pojedinačnih korisnika. Otkrivanje grupa lažnih profila izazovan je i manje istražen zadatak – kazao je dr. Fire, voditelj Data4Good Lab i član Odsjeka za inženjerstvo softvera i informacionih sistema na Univerzitetu u Negevu.

    – Anomalna korisnička zajednica može biti ona koja promovira nasilno ponašanje ili ekstremizam, ona koja širi lažne vijesti, ali bi potencijalno mogla pomoći i u lociranju žarišta tokom pandemije – navode istraživač i njegov tim.

    Jedna od prednosti metode, nazvane Generički algoritam za otkrivanje anomalnih zajednica zasnovan na zajedničkom članstvu (CMMAC), je da nije ograničena na jedan tip mreže.

    – Naša metoda je generička. Stoga potencijalno može raditi na različitim tipovima platformi društvenih medija. Testirali smo je na nekoliko različitih tipova mreža, kao što su Reddit i Wikipedia (koja je također vrsta društvene mreže) – pojašnjava dr. Fire.

    Nakon testiranja svoje metode na nasumično generiranim mrežama i mrežama u realnom svijetu, otkrili su da je nadmašila mnoge druge metode u nizu postavki, tvrdi se u izvještaju.

    Metoda je bolja od drugih koje već postoje “jer se naša metoda zasniva isključivo na strukturnim svojstvima mreže”, navodi se.

    – To čini našu metodu nezavisnom od atributa vrhova (veze između korisnika na mreži). Dakle, agnostična je za domen. Kada uporedimo naš algoritam s drugim algoritmima, u mnogim slučajevima je imao bolje rezultate na simulaciji i podacima iz realnog sveta. Uspješno smo otkrili grupe anomalnih korisničkih zajednica koje su predstavljale posebne aktivnosti na mreži – rekao je dr. Fire.

    Ostali istraživači koji su učestvovali u istraživanju su Shay Lapid, student master studija, i Dima Kagan, student doktorskih studija, u laboratoriji dr. Firea, prenosi indijska novinska agencija Press Trust of India.

    Tuzlanski.ba možete pratiti i putem aplikacija za Android i iPhone mobilne uređaje