"В основе метода лежит анализ публичных данных о ботах независимо от того, на каком языке они пишут посты и комментарии", - говорится в сообщении.
Ученые изучают активность ботов в соцсетях, их взаимодействие друг с другом и пользователями. Полученные данные позволяют с большой долей вероятности понять, какие аккаунты принадлежат людям, а какие являются ботами.
"Для обучения нейросети мы создали специальные группы в социальных сетях, в которые ввели ботов, причем разного качества - и простых, и тех, которые могут хорошо маскироваться под реальных пользователей. После проведения анализа мы оценивали, насколько правильно наши методы определяют ботов и справляются с их маскировкой", - рассказал один из разработчиков, ведущий научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН Андрей Чечулин.
Метод может пригодиться компаниям, которые используют соцсети в коммерческих целях для выявления и противодействия информационным атакам. Разработка поможет не только определять ботов, но и оценивать их качество, примерно рассчитывать стоимость атаки.
"Например, мы смотрим аккаунт в соцсети какого-нибудь ресторана, а там масса негативных комментариев. Мы можем выявить, боты их оставили или реальные люди. Если боты, то ресторан поймет, что на него ведется атака. Кроме того, мы можем определить качество и возможности ботов и понять, сколько денег было вложено в эту атаку. Исходя из этих данных, бизнесу будет проще принять меры, чтобы эффективно ответить на эту атаку", - отметил Чечулин.
Результаты исследования опубликованы в международном журнале JoWUA. Проект поддержан грантом Российского научного фонда.
