Un groupe de chercheurs de Microsoft a développé un système amélioré de détection des comptes frauduleux des utilisateurs en utilisant l’apprentissage supervisé (technique d'apprentissage automatique où l'on cherche à produire automatiquement des règles à partir d'une base de données d'apprentissage contenant des exemples ).Le système mis sur pied utilise le modèle statistique HMM (Hidden Markov Models, qui se traduit par modèle de Markov caché) célèbre dans la reconnaissance des formes et l’intelligence artificielle.
Un test du système sur Skype a permis de détecter avec succès près de 68 % des comptes utilisateurs frauduleux en 4 mois d’activité. Dans le même temps, le nombre d’utilisateurs frauduleux non détectés actifs depuis plus de 10 mois a été réduit par un facteur de 2,3.
Leur recherche s’est basée sur un bloc de 100.000 utilisateurs, frauduleux ou non, réduit à 34.000 comptes actifs durant 4 mois sans être bloqués. L’objectif était d’identifier les fraudeurs « qui ont échappé à la première ligne du système de détection et ont été actifs pendant des mois ». Pour y parvenir, les chercheurs ont eu recours à des informations statiques des utilisateurs, telles que la date de naissance, le temps des appels effectués, les ajouts et suppressions de contacts et les caractéristiques sociales comme Page Rank.
Le groupe assure, dans le document d’étude fourni, que les informations des profils d’utilisateurs utilisés pour faire les recherches ont été fournies sous protection :
- tous les ID Skype ont été rendus anonymes en utilisant une fonction unidirectionnelle de hachage cryptographique salée ;
- la seule donnée de traitement appliquée à l'étude était le nombre de jours par mois qu'un utilisateur a accédé à des dispositifs particuliers tels que le chat, les appels Skype, les appels vidéo et Skype In / Skype Out ;
- les données ont été conservées sur un ordinateur dédié avec un accès restreint, et les chercheurs ont prévu de supprimer les données lorsque leur recherche serait complète.
Les utilisateurs Skype ont été choisis à titre de test pour l’étude. Les chercheurs ambitionnent d'étendre leur recherche à d’autres plateformes.
Source : Document de la recherche
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