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Skype, Microsoft cerca gli spammer con il PageRank

Mediante un algoritmo simile al PageRank di Google, i ricercatori di Microsoft hanno scoperto il 68% degli account creati solo a scopo fraudolento.

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Le nuove armi di Microsoft contro i truffatori e gli spammer che inondano Skype di messaggi e malware si chiamano machine learning e PageRank. L’azienda di Redmond ha implementato sofisticati sistemi che bloccano i malintenzionati, tenendoli alla larga dai 300 milioni di utenti che utilizzano il servizio VoIP (gli account fraudolenti sono individuati un giorno dopo la loro creazione). Alcuni però sfuggono alla rilevazione e rimangono nascosti anche per molti anni. Il nuovo sistema antifrode realizzato da Microsoft Research permette invece di trovare questi utenti entro 4 mesi.

Gli autori del report affermano che i metodi adottati consentono di scoprire il 68% degli account-truffa con una percentuale di falsi positivi pari al 5%. Inoltre, le loro attività fraudolente vengono ridotte di 2,3 volte entro i primi 10 mesi. Il sistema antifrode di Microsoft prevede l’uso di tecniche simili a quelle utilizzate per prevenire il malfunzionamento dei dischi in un data center e delle tecniche usate sui grafi sociali per stimare la reputazione di un utente.

Per scoprire se un account è stato creato unicamente per inviare spam o sottrarre informazioni sensibili, come password o numeri delle carte di credito, i cinque ricercatori hanno creato un campione contenente vari dati relativi al profilo Skype (età, sesso, paese, sistema operativo), all’uso del servizio (giorni di connessione, chat, chiamate audio e chiamate video) e alle attività sociali (aggiunta/eliminazione utenti, ecc.). Queste informazioni, raccolte in forma anonima e criptata, hanno permesso di individuare gli spammer mediante l’algoritmo PageRank inverso.

All’utente che invia molti messaggi o molte richieste di amicizia, ma ne riceve poche, verrà assegnato un punteggio PageRank elevato e quindi saranno classificati come spammer. I test effettuati su un campione di 100.000 utenti hanno mostrato una percentuale di successo del 68% con un tasso di falsi positivi pari al 5%. Il sistema funziona in maniera ottimale se le attività fraudolente non hanno superato i 10 mesi.

Fonte: ZDNet • Notizie su: ,