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Los usuarios maliciosos o ficticios en las redes de Internet se han convertido en la ruina de la existencia de Internet.
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Los usuarios maliciosos son aquellos que utilizan dispositivos o sistemas informáticos con intenciones dañinas o ilegales.
Estas intenciones pueden variar desde robar información confidencial hasta causar daños a sistemas informáticos.
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Un nuevo método podría funcionar en cualquier red o plataforma para rastrear grupos de usuarios maliciosos
Si bien muchos lamentan su creciente frecuencia, pocos han desarrollado métodos para rastrearlos y exponerlos.
Existen varios tipos de usuarios maliciosos, como los siguientes:
- Hackers: utilizan técnicas para acceder a sistemas informáticos sin autorización. Pueden ser criminales o individuos que buscan probar sus habilidades.
- Cracker: similar a los hackers pero con la intención de causar daños a sistemas informáticos.
- Phisher: intentan obtener información confidencial, como contraseñas o números de tarjetas de crédito, mediante el engaño. Por ejemplo, mediante correos electrónicos o sitios web fraudulentos que imitan a sitios legítimos.
- Spammers: envían correos electrónicos no deseados en masa con el objetivo de promover productos o servicios.
- Ransomware: un tipo de malware que cifra los archivos del usuario y exige un rescate para recuperarlos.
Un investigador de Israel ha desarrollado un nuevo método para detectar grupos de usuarios anómalos.
Sus hallazgos acaban de publicarse en la revista revisada por pares Neural Processing Letters.
«La ventaja de este estudio es que podemos detectar grupos anómalos de usuarios (como grupos de perfiles falsos) en lugar de usuarios individuales.
Descubrir grupos de perfiles falsos es una tarea desafiante y menos explorada», dice el Dr. Michael Fire.
Una comunidad de usuarios anómala podría ser una que promueva un comportamiento violento o extremista, una que esté difundiendo noticias falsas, pero también podría ayudar a localizar puntos calientes durante las pandemias, escribieron los investigadores.
Una de las ventajas de su método, al que llamaron algoritmo de detección de comunidades anómalas genéricas basado en co-pertenencia (CMMAC), es que no está restringido a un solo tipo de red.
Nuestro método es genérico.
«Por lo tanto, puede funcionar potencialmente en diferentes tipos de plataformas de redes sociales. Lo probamos en varios tipos diferentes de redes, como Reddit y Wikipedia (que también es un tipo de red social)», explica el Dr. Fire.
Después de probar su método en redes generadas aleatoriamente y redes del mundo real, descubrieron que superó a muchos otros métodos en una variedad de entornos.
El método es mejor que otros métodos que ya existen porque «nuestro método se basa únicamente en las propiedades estructurales de la red. Eso hace que sea independiente de los atributos de los vértices (las conexiones entre los usuarios en línea).
Por lo tanto, es independiente del dominio.
Al comparar «nuestro algoritmo con otros algoritmos, funcionó mejor en simulación y datos del mundo real en muchos casos. Detectó con éxito grupos de comunidades de usuarios anómalos que presentaban una actividad en línea peculiar», dice el Dr. Fire.
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