Microsoft-Tochter erkennt von Millionen Fakes fast alle automatisch

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Mit der Übernahme des Business-Netzwerkes LinkedIn hat sich Microsoft auch ein enormes Problem ins Haus geholt: Man muss hier riesige Mengen an Anmeldungen erkennen, die nicht von ehrlichen Nutzern kommen. Millionenfach stürmen Betrüger und Bots auf die Plattform ein, denn hier gibt es durchaus einiges zu holen. Während die User in anderen Communities eher kostenlose Unterhaltung erwarten, geht es auf LinkedIn um diverse geschäftliche Kontakte. Zahlreiche Nutzer suchen hier nach möglichen Arbeitgebern und Unternehmer nach Mitarbeitern oder Business-Kontakten. Dahinter steckt letztlich eine Menge Geld, was natürlich Kriminelle anlockt wie das Licht die Motten.

Die Entwickler hinter dem Netzwerk bringen dafür in Zusammenarbeit mit den Leuten vom Redmonder Mutterkonzern unter anderem KI-Systeme zum Einsatz, die mit ihren Algorithmen für das Maschinenlernen zahlreiche Fake-Anmeldungen und -Accounts schon völlig automatisiert entdecken können. Allein in den ersten sechs Monaten dieses Jahres konnten bereits 19,5 Millionen Registrierungsversuche gestoppt werden, bevor auch nur ein richtiger Account angelegt war. Weiter als bis dahin kommen nach Angaben des Unternehmens so 95 Prozent aller Versuche nicht.

Training über Meldungen

Weitere 2 Millionen Accounts wurden später anhand ihrer Aktivitäten von den automatisierten Prüfmechanismen enttarnt. Lediglich 67.000 Fälle blieben dann noch übrig, in denen erst Meldungen von Nutzern dazu führten, dass Fakes erkannt wurden. Entsprechend präsentierte LinkedIn sich voller Stolz mit der Tatsache, dass man also 98 Prozent der Betrugsversuche automatisch ausgefiltert bekommt.

Die Entwickler verwiesen allerdings voller Bescheidenheit darauf, dass die gute Quote nicht allein Ergebnis ihrer Arbeit ist. Auch die Anwender hätten viel dazu beigetragen. Denn die KI-Systeme wurden über die letzten Jahre hinweg hauptsächlich anhand der Meldungen der Nutzer auf die Erkennung von Fakes trainiert. Datenschutz, Privatsphäre, Inkognito, Privat, Verkleidung Datenschutz, Privatsphäre, Inkognito, Privat, Verkleidung Pixabay
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