Identificação de perfis falsos nas redes sociais

Abstract

Atualmente com o constante crescimento das redes sociais e com o papel que desempenham na sociedade, tanto a nível social como de negócios, torna-se importante compreender alguns problemas que se têm vindo a identificar nessas redes. Para os seus utilizadores a sua vida prática do dia-a-dia, tornou-se interligada pelas redes sociais. A popularidade das redes sociais acarreta alguns problemas, como por exemplo a possibilidade de expor informações pessoais dos utilizadores, a propagação do spam, a exposição a cenários de potencial extorsão e outras atividades relacionadas com o cibercrime. Uma das formas de potenciar estes episódios de cibercrime está relacionado com a criação de perfis falsos e com a sua utilização em atividades ilícitas e potencialmente lesivas para os utilizadores das redes sociais. No âmbito deste projeto foi desenvolvido um estudo sobre o funcionamento das redes sociais e dos principais crimes praticados com recurso a perfis falsos, bem como os principais mecanismos existentes para identificar esse tipo de perfis. Este projeto teve como principal objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para auxiliar na identificação de perfis falsos na rede social Twitter. Para tal foram identificados vários parâmetros relacionados com a conta dos utilizadores nessa rede social e, para cada parâmetro, foi calculado o seu valor ponderado, com base na informação pública do perfil em apreciação. O resultado obtido da análise de cada perfil permite aferir sobre a probabilidade de o mesmo ser falso, ou não. No âmbito deste projeto foi desenvolvida uma aplicação web que implementa a metodologia definida e calcula a probabilidade de “falsidade” do perfil. A disponibilidade alargada da aplicação permite a consulta em tempo real e de forma rápida, em cada momento, do nível de “falsidade” de uma determinada conta. Os testes foram realizados com dois datasets conhecidos e já publicados, correspondendo a conjuntos de perfis falsos e verdadeiros no Twitter. Além de se ter validado a viabilidade da solução e aplicação da metodologia na rede social Twitter, foi possível obter resultados promissores através da elevada assertividade, tendo-se registado uma percentagem média de acerto de 94.5%.