{"id":134895,"date":"2020-03-05T01:28:34","date_gmt":"2020-03-05T00:28:34","guid":{"rendered":"https:\/\/theworldwidejournal.com\/2020\/03\/05\/como-facebook-controla-las-120-millones-de-cuentas-falsas\/"},"modified":"2020-03-05T01:28:34","modified_gmt":"2020-03-05T00:28:34","slug":"como-facebook-controla-las-120-millones-de-cuentas-falsas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/theworldwidejournal.com\/?p=134895","title":{"rendered":"C\u00f3mo Facebook controla las 120 millones de cuentas falsas"},"content":{"rendered":"

Facebook es la red social m\u00e1s grande del mundo, tiene nada m\u00e1s y nada menos 2.449 millones de usuarios activos al mes, \u00e9stos no son el n\u00famero de cuentas que alberga, sino el n\u00famero de usuarios que se logaron o participaron durante treinta d\u00edas, sin tener en cuenta los 1.300 millones de usuarios que utilizan Facebook Messenger. La popularidad de la red social la han convertido el objetivo de ataques de ciberdelincuentes, robo de datos, influencia electoral, suplantaci\u00f3n de cuentas y un largo etc\u00e9tera, al fin y al cabo los seres humanos no hemos hecho m\u00e1s que trasladar todas los problemas del mundo real al virtual. Facebook lleva mucho tiempo experimentando con tecnolog\u00edas de inteligencia artificial y machine learning para poder atajar los efectos causados por cuentas que infringen sus pol\u00edticas de uso. El control manual de casi 2.500 millones de cuentas es pr\u00e1cticamente imposible, por no hablar de los millones de cuentas que se crean a diario en la red social. Una de las infracciones m\u00e1s comunes en Facebook es la creaci\u00f3n de cuentas falsas. \u00c9stas se pueden clasificar en dos categor\u00edas, aquellas que no pertenecen a una persona real y se han identificado como tal, por ejemplo, una cuenta de una mascota no puede ser un usuario de Facebook, sino m\u00e1s bien una p\u00e1gina. En estos casos Facebook las convierte autom\u00e1ticamente en p\u00e1ginas al tratarse de cuentas de valor a\u00f1adido, pero no personas f\u00edsicas. El segundo tipo es el m\u00e1s preocupante, son aquellas cuentas falsas que se crean para violar las condiciones de servicio de Facebook con el objetivo de obtener alg\u00fan r\u00e9dito, como las dedicadas al spam o timos, como los recientes casos de venta de criptomonedas. Facebook desactiv\u00f3 entre enero y marzo del 2019 alrededor de los 2.000 millones de cuentas falsas, de las cuales el 99,7% se produjo de forma proactiva, es decir, antes de que ning\u00fan usuario las denunciase. La manera de enfrentarse a este tipo de cuentas se divide en tres niveles. El primero es antes de que la propia cuenta se cree, mediante los formularios que el usuario tiene que completar se descartan muchas cuentas que podr\u00edan ser potencialmente falsas, si hay sospecha, Facebook pide m\u00e1s informaci\u00f3n. Pedir el n\u00famero de tel\u00e9fono es una gran barrera para los creadores de cuentas falsas porque generar n\u00fameros de tel\u00e9fono falsos es simplemente caro. El siguiente nivel es cuando la cuenta est\u00e1 creada, y antes de que \u00e9sta est\u00e9 activa se elimina. En esta fase caen la mayor\u00eda de las cuentas falsas, antes de entrar en contacto con otro usuario. Y ya, por \u00faltimo se encuentran las cuentas que superan todos los controles y consiguen ser activas dentro de la red social, \u00e9stas suponen alrededor de un 5% de las cuentas activas mensuales, es decir, 122 millones de cuentas, tres veces la poblaci\u00f3n de Espa\u00f1a. \u00c9stas \u00faltimas son muchas veces creadas de forma manual por los transgresores y detectadas posteriormente usando machine learning. El nuevo proceso de machine learning que ha estado implantando Facebook durante los dos \u00faltimos a\u00f1os para detectar estas cuentas rastreando patrones de comportamiento se denomina Deep Entity Classification (DEC). B\u00e1sicamente este sistema analiza el graph del usuario, o lo que es lo mismo, sus interacciones y conexiones, en vez de quedarse s\u00f3lo en las caracter\u00edsticas directas de la cuenta falsa, que son m\u00e1s f\u00e1ciles de superar, comprueba hasta 10.000 puntos entorno directo e indirecto a una cuenta. El etiquetado de estos comportamientos se produce de dos formas, de forma autom\u00e1tica para grandes vol\u00famenes y precisi\u00f3n baja, y humana para vol\u00famenes bajos y alta precisi\u00f3n, y ambas se combinan en dos fases para obtener el mejor resultado. Facebook se encuentra en una carrera constante en contra de los creadores de cuentas falsas, los cuales tambi\u00e9n usan tecnolog\u00eda para franquear todas las barreras tecnol\u00f3gicas que pone la red social. Deep Entity Classification es el siguiente paso que promete mejorar con el tiempo aprendiendo de los usuarios y asegurar que las cuentas de Facebook son 100% aut\u00e9nticas.
\nVia: C\u00f3mo Facebook controla las 120 millones de cuentas falsas<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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