Um grupo de pesquisadores da Microsoft tem usado aprendizado de máquina supervisionado para tentar melhorar a detecção de contas de usuários fraudulentos.
Com o Skype, como sua plataforma de teste, o grupo diz que eles foram capazes de atingir 68 por cento de detecção bem sucedida de contas falsas dentro de quatro meses de atividade, mantendo falsos positivos até 5 por cento, reduzindo "reduziu o número de usuários fraudulentos detectados ativo para mais de 10 meses por um fator de 2.3 ".
O objetivo, segundo os pesquisadores, foi o de identificar os fraudadores "que têm escapado da primeira linha de sistemas de detecção e foram ativos durante meses", com base em informações de perfil estático, como idade, informações de perfil ativo, como a série de tempo de chamadas de um usuário , o comportamento social (adicionar ou excluir contatos amigo), e as características sociais (como PageRank).
Os pesquisadores observam que uma das suas técnicas estatísticas, a aplicação de modelos ocultos de Markov (HMMs) a este contexto é novo (embora, curiosamente, um dos autores do trabalho, Moises Goldszmidt, já havia usado HMMs para ajudar a prever a falha de disco no centros de dados).
A pesquisa foi baseada em uma piscina de 100 mil cada um dos usuários legítimos e fraudulentos (como indicado pelo Skype), que rendeu uma piscina teste de 34.000 contas, com base nas contas que existiam durante 4 meses sem bloqueados.
Para proteger as informações sobre os usuários cuja informação foi fornecida por conta Skype para o estudo, o jornal afirma que:
- Todos os IDs do Skype foram anónimos usando uma função de hash criptográfico salgado one-way
- Os únicos dados de utilização aplicadas ao estudo foi o número de dias por mês que um usuário acessou características particulares, tais como chat, Skype, chamadas de vídeo e Skype In / Out Skype.
- Os dados foram mantidos em uma máquina dedicada com acesso restrito, e os pesquisadores planejado para apagar os dados quando a pesquisa foi concluída.
Embora este trabalho concentrou-se no Skype ", optamos por não contar com a intenção informal do Skype nessas definições, nem no software do Skype ... a fim de desenvolver métodos independentes robustos."
Em outras palavras, se o trabalho foi valiosa implantado para Skype, os pesquisadores esperam que as técnicas podem ser aplicadas a outras plataformas também.
O autor principal, Anna Leontjeva, que era estagiário na Microsoft Research, quando ela conduziu a pesquisa, é um estudante da Estónia, da Universidade de Tartu. O documento foi preparado para AISec'13 de novembro do ano passado, em Berlim, e está disponível aqui . ®
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