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facebook新的人工智能控制工具帮助它捕获数十亿个假账户

Facebook公开了它在其平台上用来打击伪造账户的幕后工具，该公司表示，它有一种新的人工智能驱动的方法，称为Deep Entity Classification（DEC），该方法被证明特别有效。...

Facebook公开了它在其平台上用来打击伪造账户的幕后工具，该公司表示，它有一种新的人工智能驱动的方法，称为Deep Entity Classification（DEC），该方法被证明特别有效。

DEC是一个机器学习模型，它不仅考虑可疑帐户的活动，还评估所有周围信息，包括可疑帐户与之交互的帐户和页面的行为。Facebook表示，它已经将垃圾邮件和诈骗账户的数量减少了27%。

到目前为止，DEC已经帮助Facebook挫败了去年骗子和其他恶意参与者创建或试图创建的65多亿个虚假账户。这些账户中的绝大多数实际上都是在账户创建过程中被发现的，甚至那些成功通过的账户也往往在真实用户报告之前被Facebook的自动系统发现。

尽管如此，Facebook估计，目前该平台上所有28.9亿每月活跃用户中约有5%是虚假账户，属于Facebook认为违反其服务条款的用户。这通常意味着骗子、垃圾邮件发送者和试图仿冒易受攻击的用户或使用其他方法保护敏感个人信息以进行某种金融或身份盗窃计划的人。

这就是DEC的用武之地。它采用一种复杂而全面的方法来分析用户行为，每个配置文件大约包含20000个特性；例如，它将考虑可疑和可能伪造的帐户向其发送好友请求的帐户的交友活动，而不仅仅是可疑帐户本身。目标是打击恶意行为者复制真实行为的方式。Facebook表示，随着时间的推移，精明的垃圾邮件发送者将越来越善于伪装成真正的用户，至少在Facebook的自动化系统看来是如此。DEC应该通过更深入地研究与帐户交互的帐户在平台上的行为来利用这一点。

随着2020年美国总统选举的临近，这对Facebook至关重要。推广垃圾邮件和试图欺骗用户只是Facebook上虚假账户问题的一个方面。该公司已经承认了来自伊朗、俄罗斯和其他地方的外国业务，这些业务致力于利用社交平台影响新闻报道、投票行为和其他完整的选举事务。随着时间的推移，这些行动变得越来越复杂。

去年，Facebook和Twitter关闭了一个庞大的假账户网络，该网络利用人工智能工具推送支持特朗普的消息，生成真实的个人资料照片。这些照片不是擦掉的，而是用神经网络生成的，这使得它们更难被标记为假照片。正是这些方法将使Facebook努力保持领先一步，该公司承认其DEC方法需要不断改进，以确保其能够有效对抗垃圾邮件发送者不断变化的策略。

发表于 2021-08-12 08:05
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分类：互联网

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