Новый вариант приложения выявляет не только групповых, но и одиночных ботов, причем погрешность не превышает 5%. По словам разработчиков, их приложение является уникальным и не имеет аналогов. Его могут взять на вооружение компании, пользующиеся нейросетями в коммерческих целях, чтобы противостоять вредоносным воздействиям.
«В основе нашей разработки лежит нейросеть, учитывающая более тысячи метрик, которые отличают ботов от живых людей. Причем эти метрики связаны не столько с текущей активностью, которую боты научились хорошо имитировать, сколько с тем, как они развиваются во времени», - рассказал ведущий научный сотрудник лаборатории проблем компьютерной безопасности СПб ФИЦ РАН Андрей Чечулин.
На предыдущем этапе, в исследовании 2021 года, коллектив Чечулина занимался выявлением групповой активности ботов. Затем ученые обратили внимание на одиночные боты.
«Несмотря на то, что задача значительно усложнилась, точность выявления ботов нашей системой находится на высоком уровне, процент ошибки около 5%», - рассказал Андрей Чечулин.
«Результаты эксперимента показали, что новый подход действительно работает и позволяет извлекать метрики, необходимые для более качественного выявления свойств целенаправленных воздействий в социальных сетях и анализа эволюции вредоносных ботов. Наше решение разработано и отработано на социальной сети «ВКонтакте» В перспективе наше приложение может стать основой для перехода от простого обнаружения кибератаки с помощью ботов к более глубокому анализу атакующего и его возможностей», - отметил Андрей Чечулин.