Інженери Facebook розробили ефективний інструмент виявлення і блокування фальшивих акаунтів. Система, що використовує технологію машинного навчання, тільки торік заблокувала 6,6 млрд фальшивих акаунтів. Примітно, що це значення не враховує «мільйони» спроб створення підроблених акаунтів, блокованих щодня.
В основі системи лежить технологія Deep Entity Classification, яка використовує машинне навчання для аналізу не тільки активних облікових записів Facebook, але і поведінки кожного окремого профілю і його взаємодії з іншим співтовариством. У процесі роботи алгоритм аналізує велику кількість параметрів, що стосуються окремих облікових записів. DEC фіксує, до яких груп приєднується користувач, скільки адміністраторів і учасників у цих групах, коли вони були створені та ін. Ще аналізується кількість запитів на додавання в друзі, відправлених з одного профілю. Один з важливих моментів полягає в тому, що система здатна автоматично навчатися в процесі роботи, тому вона безперервно розвивається в міру адаптації спамерів.
Представник Facebook зазначив, що застосовувана технологія виявлення і блокування фальшивих акаунтів допомогла скоротити кількість використовуваних спамерами облікових записів на 27%. Відзначається, що в даний час кількість фейкових акаунтів в Facebook приблизно дорівнює 5% від загального числа використовуваних облікових записів. Незважаючи на це, Facebook сумнівається в тому, що вдасться повністю позбутися підроблених акаунтів, оскільки спамери швидко адаптуються до нововведень і намагаються знаходити обхідні шляхи, що дозволяють використовувати фальшиві облікові записи.
