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            Facebook公布新AI模型DEC,已識別65億個假賬號
            2020-03-06 14:55
            閱讀:  2804
            字數:  970
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            Facebook公布了用于打擊在平臺上創建假帳戶的工具,Facebook表示,它擁有一種由人工智能驅動的新方法,稱為深度實體分類(Deep Entity Classification,簡稱DEC),這種方法被證明特別有效。
             
            DEC是一個機器學習模型,它不僅會將來自可疑賬號的活動考慮在內,而且還會評估所有來自周圍的信息,包括可疑賬號的交互賬戶和瀏覽頁面行為。Facebook稱,通過這種方法,他們已經將垃圾郵件和詐騙賬號的數量減少了27%。
             
            截止到目前,DEC已經幫助Facebook識別了超65億個虛假賬號,這些虛假賬號都是騙子和其他惡意行為者在去年創建或試圖創建的。在這些賬號中,絕大多數實際上都是在創建賬號的過程中就被發現了,即使是那些被通過的賬號,往往也會在用戶舉報之前就被Facebook的自動系統發現。
             
            不過,Facebook估算,目前該平臺上所有的28.9億月度活躍用戶中,約有5%是屬于Facebook認為違反其服務條款的虛假賬號。
             
            這就是DEC的用武之地。它采用復雜而全面的方法來分析用戶行為,每個配置文件包含大約20,000個功能。例如,它將分析那些可能是偽造的帳戶向其它用戶發送的好友請求,而不僅僅是懷疑帳戶本身,目的是打擊惡意行為者模仿真實行為。Facebook表示,隨著時間的推移,至少是在Facebook的自動系統看來,精明的垃圾郵件發送者在偽裝成為真實用戶方面會越來越高明。DEC應該通過深入研究與之交互的帳戶在平臺上的行為來改變這一局面。
             
            隨著2020年美國總統大選的不斷臨近,DEC對Facebook來說是至關重要的。推廣垃圾郵件和試圖欺騙用戶只是Facebook虛假賬號問題的一個方面。這家公司已經承認,來自伊朗、俄羅斯和其他地方的外國勢力致力于利用社交平臺影響新聞報道、投票行為和其他整體選舉事務。隨著時間的推移,這些操作則會變得越來越復雜。
             
            去年,Facebook和Twitter就關閉了一個龐大的虛假賬號網絡,這些虛假賬號利用人工智能工具生成真實的個人資料照片,他們在社交媒體平臺上推動著支持特朗普的消息傳播。由于照片是通過神經網絡生成的,所以很難識別出是否為假照片。DEC的到來無疑為Facebook帶來得力助手,不過這家公司承認,這套解決方案還需要不斷改進從而確保其能有效應對垃圾郵件發送者不斷變化的策略。

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