В настоящее время возрастает значимость и влияние социальных сетей на формирование человека как личности. В то же время за счет широкого распространения в цифровом пространстве института репутации у пользователей растет доверие к социальным сетям как к релевантному источнику информации в сравнении с традиционными каналами связи: телевидение, радио, журналы и т.д. Вместе с тем социальные сети стали площадкой распространения недостоверной и даже противозаконной информации. Причем в распространении таких новостей часто участвуют не только живые пользователи, но и большое количество специально создаваемых и управляемых аккаунтов социальной сети, так называемые боты.

 

В существующих решениях распознаванием ботов занимаются нейросети, которые учитывают деятельность пользователя, в том числе распространяемую им информацию. В свою очередь злоумышленники научились маскировать ботов таким образом, что обнаружить их можно только при проведении массовой информационной кампании, в которой одновременно принимают участие тысячи таких аккаунтов. Скоординировать активность небольшого количества ботов такими методами обнаружить крайне сложно, отметили в Минобрнауки.

 

Для решения этой проблемы в Санкт-Петербургском институте информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН) в рамках выполнения проекта Российского научного фонда разрабатывают новые методы обнаружения ботов по признакам, которые очень сложно подделать. В результате ученые научились выявлять аккаунты, маскирующиеся под настоящего человека или даже являющиеся украденными профилями реальных пользователей. За основу исследователи берут историю создания бота, а не его текущую активность. 

 

«Злоумышленники уже давно научились маскировать ботов так, чтобы их не заблокировала социальная сеть и не могли выявить обычные пользователи. Обычно для этого достаточно подделать фотографии, записи, количество друзей и подписок. Наши методы обнаружения используют более сложные параметры, которые оставляет бот в результате своей искусственной активности, – объяснил суть процессов младший научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности Максим Коломеец. – Более того, мы стараемся научиться распознавать ботов, созданных из взломанных или купленных аккаунтов. Даже если злоумышленники через какое время и научаться скрывать ботов от нашего подхода, на это у них будет уходить значительно больше ресурсов и денег».