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Twitter implementa mejoras en la detección de cuentas fraudulentas

Después de que Rusia aprovechó los medios sociales para montar maniobras de influencia, durante la campaña presidencial de los Estados Unidos, en 2016, las plataformas de medios sociales como Facebook y Twitter han examinado más de cerca las cuentas para eliminar las que no son lo que dicen ser.

Twitter afirmó, en los últimos días, que eliminó una cuenta que pretendía ser Antifa – la organización antifascista, sobre la que el presidente de los Estados Unidos, Donald Trump, ha afirmado que es instigadora de las protestas en curso en torno al asesinato policial de George Floyd – pero que en realidad fue obra de un grupo de poder blanco.

El asunto pone de relieve las arenas movedizas en las que a menudo se encuentra la plataforma de medios sociales, equilibrando los derechos de libre expresión mientras se cierran las cuentas falsas o se comprueban los tweets del presidente por motivos políticos, coincidieron dos académicos de la seguridad cibernética que han estado estudiando lo difícil que es detectar una cuenta fraudulenta.

El grupo de supremacía blanca que dice ser Antifa, según se informa, ha creado numerosas cuentas falsas que llaman a la violencia en los barrios blancos.

“La detección de cuentas falsas es un asunto complicado”, dijo a SC Media Christopher Whyte, profesor de la Universidad de Virginia Commonwealth. Empresas como Twitter “naturalmente no publican sus métodos exactos porque hacerlo equivaldría a proporcionar una ‘manera de sortear un filtro de detección'”, añadió.

Al examinar de cerca la actividad de contenido de un grupo, a lo largo de lo que decide volver a twittear, por lo general su modus operandi es obvio.

“La naturaleza social de los datos que se examinan permite no sólo la detección de cuentas que son obviamente falsas bajo alguna métrica u otra, sino también la detección de fraudes más sofisticados que están incrustados dentro de una comunidad de tal comportamiento en la plataforma”, dijo Whyte. Se aplica un algoritmo a través de toda la red social, buscando cosas diferentes, sopesando el valor de los grupos de comportamiento, vinculando las noticias falsas, etc. para asignar una probabilidad de que una cuenta sea falsa, añadió.

“Twitter no quiere convertirse en el árbitro de la verdad”, indicó Sal Aurigemma, profesor asociado de sistemas de información de la Universidad de Tulsa, añadiendo que volviendo a la Primavera Árabe y a la interferencia de las elecciones rusas Twitter ha lidiado con el tema de la gente que finge no serlo.

Los hashtags y el uso de fotos de archivo a veces delatan el modus operandi de los grupos fraudulentos, señaló. No se pierde en Twitter que su plataforma puede ser aprovechada para fines nefastos. Pero Twitter, así como Facebook, siguen siendo temerosos de bloquear directamente a Trump, a pesar de los comunicados generalmente inexactos en la red por temor a represalias económicas.

“Si molestan al gobierno, puede haber formas legales que impidan que las plataformas existan o hagan dinero”, dijo Aurigemma.

A saber, el Presidente Trump firmó la semana pasada una Orden Ejecutiva que alienta un cambio en la ley federal referida como la Sección 230 que provee protecciones de responsabilidad a las empresas de medios sociales porque cree que están predispuestas en contra de las voces conservadoras. La Orden Ejecutiva busca encargar a la Comisión Federal de Comunicaciones (FCC) el examen del alcance de la ley actual y dar a la Comisión Federal de Comercio (FTC) la autoridad para manejar las quejas por prejuicios políticos.

Vijaya Gadde, responsable de Twitter de asuntos legales, de política y de confianza, twitteó el 27 de mayo que “Ninguna persona en Twitter es responsable de nuestras políticas o acciones de aplicación. Somos un equipo con diferentes puntos de vista y apoyamos a nuestra gente y nuestras decisiones para proteger la salud de la conversación pública en nuestra plataforma”.

El presidente, recientemente, se enojó porque Twitter rechazó su tweet alegando que el voto por correo está lleno de fraude.