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–телевидения, радио, журналами и т.д. Но помимо новостей, социальные сети стали площадкой распространения сомнительной, недостоверной и даже противозаконной информации. Причем в распространении таких новостей часто участвуют не только живые люди, 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 компании, в которой одновременно принимают участие тысячи таких аккаунтов. При этом скоординированную активность небольшого количества ботов такими методами обнаружить крайне сложно.
Для решения этой проблемы, исследователи из Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН (СПИИРАН) в рамках выполнения проекта Российского научного фонда разрабатывают новые методы, которые позволят выявлять ботов по признакам, которые очень сложно подделать. В результате они научились выявлять аккаунты, которые маскируются под настоящего человека или даже являются украденными реальных пользователей. При этом основой для выявления являются история создания бота, а не его текущая активность, что позволяет обнаруживать даже замаскированную активность злоумышленников, использующих таких ботов.
«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».