Desarrollan sistema para detección de perfiles falsos en redes sociales

Un grupo de estudiantes del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollaron un detector de perfiles falsos para redes sociales, a fin de evitar acoso sexual, robo de identidad o extorsión.

La aplicación de escritorio que permite detectar perfiles falsos en Facebook, trabaja con diversas herramientas de código libre que permiten hacer minería de datos y aprendizaje automático.

Los alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (Escom), del Instituto Politécnico Nacional (IPN), Abdul Didier Gómez Lemus y Moisés Morales Almaraz, lograron entrenar una serie de algoritmos con los cuales analizan la información general de un perfil de Facebook, el lenguaje natural de las publicaciones y conversaciones.

En el análisis de lenguaje natural se puede elegir un conjunto de características o variables independientes para nutrir los algoritmos de clasificación, estos pueden determinar sexo del usuario y edad aproximada, explicó Morales Almaraz.

Después, de acuerdo a un comunicado del IPN, los datos son comparados con la información generada del perfil para identificar si es verdadero o falso, indicó

“Aunque Facebook cuenta con una declaración de derechos y responsabilidades, y una sección de registro y seguridad de las cuentas, no hay nada que obligue a los usuarios a proporcionar datos reales y actualizados”, señaló el estudiante.

Por lo anterior, explicó, no se tiene la certeza de que se cumplan con las políticas, además no existir sanciones a menos de que un usuario llegue a denunciar o reportar el robo de identidad o el tipo de información que comparte.

“En estos casos la red social hace una investigación y si así lo considera puede llegar a cerrar la cuenta”, aseguró.

A diferencia de los sistemas actuales de detección de perfiles falsos, los cuales se basan en la actividad de las cuentas, el desarrollado por los alumnos del Instituto Politécnico Nacional analiza el lenguaje natural de la persona, lo que arroja mejores resultados.

El sistema además ayudaría a los usuarios a tener una mayor protección contra las personas que se dedican a realizar algún tipo de delito cibernético en redes sociales.