{"id":112710,"date":"2017-05-08T00:08:46","date_gmt":"2017-05-08T03:08:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=112710"},"modified":"2017-05-06T16:37:47","modified_gmt":"2017-05-06T19:37:47","slug":"software-detecta-difamacao-fraudulenta-em-sites-de-comercio-eletronico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/2017\/software-detecta-difamacao-fraudulenta-em-sites-de-comercio-eletronico\/112710","title":{"rendered":"Software detecta difama\u00e7\u00e3o fraudulenta em sites de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico"},"content":{"rendered":"

Elton Alisson | Ag\u00eancia FAPESP \u2013 As empresas de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico<\/em><\/strong> (e-commerce) que utilizam recomenda\u00e7\u00f5es feitas por seus clientes em seus sites para promover seus produtos e servi\u00e7os est\u00e3o sujeitas a a\u00e7\u00e3o de falsos usu\u00e1rios. Em um plano coordenado, eles podem avaliar negativamente um determinado produto, por exemplo, com o intuito de desestimular sua compra por novos consumidores.<\/p>\n

Um grupo de pesquisadores do Instituto de Ci\u00eancias Matem\u00e1ticas e de Computa\u00e7\u00e3o da Universidade de S\u00e3o Paulo (ICMC-USP), campus de S\u00e3o Carlos, desenvolveu um software que promete detectar de forma mais eficiente essas a\u00e7\u00f5es de difama\u00e7\u00e3o fraudulenta em sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o on-line.<\/p>\n

Denominado Orfel (sigla em ingl\u00eas de Online-Recommendation Fraud ExcLuder), o sistema foi desenvolvido durante o do estudante Gabriel Perri Gimenes e dos projetos de pesquisa \u201c\u201d e \u201c\u201d, realizados com o apoio da FAPESP.<\/p>\n

Os resultados da aplica\u00e7\u00e3o do novo m\u00e9todo foram descritos em um artigo publicado na revista Information Sciences.<\/p>\n

\u201cO algoritmo foi capaz de detectar mais de 95% de potenciais ataques maliciosos em sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o on-line e com maior efici\u00eancia do que um dos principais algoritmos usados hoje para essa finalidade\u201d, disse Gimenes \u00e0 Ag\u00eancia FAPESP.<\/p>\n

De acordo com o estudante, que realiza tamb\u00e9m com Bolsa da FAPESP, o novo m\u00e9todo \u00e9 voltado a identificar um comportamento, chamado de \u201clockstep\u201d, em sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o de lojas on-line, como o Google Play e a Amazon.<\/p>\n

Com o intuito de aumentar sua base de clientes, essas empresas utilizam um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o em que os usu\u00e1rios fazem reviews (avalia\u00e7\u00f5es) sobre os produtos ou servi\u00e7os que adquiriram e d\u00e3o uma nota que varia de 0 a 5 estrelas, por exemplo.<\/p>\n

Esses sistemas de recomenda\u00e7\u00e3o, contudo, s\u00e3o suscet\u00edveis ao comportamento de \u201clockstep\u201d em que, em uma a\u00e7\u00e3o coordenada, um grupo de usu\u00e1rios com perfis falsos atribui, ao mesmo tempo, uma mesma nota baixa a um conjunto de produtos com o intuito de rebaixar sua reputa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

\u201cSuponhamos que um grupo de cinco usu\u00e1rios de uma loja de aplicativos on-line d\u00ea uma nota baixa para um determinado aplicativo \u00e0s 22h de um dia qualquer e esse mesmo grupo de pessoas faz reviews negativos de outro aplicativo um dia depois. Isso s\u00e3o ind\u00edcios do comportamento de \u2018lockstep\u2019\u201d, explicou Gimenes.<\/p>\n

A dificuldade de identificar esses ataques de m\u00faltiplos usu\u00e1rios falsos interagindo com v\u00e1rios produtos em momentos aleat\u00f3rios \u00e9 que eles ocorrem em meio a milh\u00f5es de avalia\u00e7\u00f5es de produtos por usu\u00e1rios por segundo e, por isso, podem ser camuflados.<\/p>\n

O ponto fraco desses ataques, entretanto, \u00e9 que eles costumam ocorrer em uma mesma janela de tempo e em fluxos ou bursts, como denominam os pesquisadores.<\/p>\n

A fim de identificar esses padr\u00f5es de comportamento, o algoritmo desenvolvido por Gimenes, em parceria com os professores Robson Leonardo Ferreira Cordeiro e Jos\u00e9 Fernando Rodrigues J\u00fanior do ICMC-USP, acompanha as avalia\u00e7\u00f5es feitas pelos usu\u00e1rios em um sistema de recomenda\u00e7\u00e3o on-line e verifica, por exemplo, se elas foram feitas em um mesmo intervalo de tempo e se t\u00eam as mesmas notas.<\/p>\n

Se isso ocorrer, o software indica esses comportamentos suspeitos para que possa avaliar tratar-se ou n\u00e3o de a\u00e7\u00f5es fraudulentas.<\/p>\n

Confirmadas as suspeitas, a empresa pode banir os autores das avalia\u00e7\u00f5es e remover todas as intera\u00e7\u00f5es que tiveram em sua base de dados.<\/p>\n

\u201cA ideia \u00e9 que uma empresa de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico olhe para as listas de comportamentos suspeitos detectados pelo sistema e fa\u00e7a uma an\u00e1lise manual ou automatizada a fim de confirmar tratar-se ou n\u00e3o de \u201clockstep\u201d, um comportamento muito mais raro, por\u00e9m mais f\u00e1cil de ser detectado do que um ataque individual \u00e0 reputa\u00e7\u00e3o de um produto\u201d, comparou Gimenes.<\/p>\n

Um s\u00f3 computador<\/p>\n

A efici\u00eancia do novo algoritmo em detectar potenciais ataques \u201clockstep\u201d foi avaliada por meio de dados sint\u00e9ticos de intera\u00e7\u00f5es entre usu\u00e1rios e produtos em um sistema hipot\u00e9tico de recomenda\u00e7\u00e3o on-line.<\/p>\n

Os pesquisadores geraram artificialmente ataques no sistema e rodaram o algoritmo em um \u00fanico computador para avaliar sua capacidade de detec\u00e7\u00e3o em compara\u00e7\u00e3o com um algoritmo chamado CopyCatch.<\/p>\n

Considerado o estado da arte, o algoritmo desenvolvido por pesquisadores americanos utiliza uma abordagem semelhante \u00e0 do Orfel para detectar comportamentos artificiais entre usu\u00e1rios e p\u00e1ginas no Facebook \u2013 como curtidas fraudulentas \u2013, usando, por\u00e9m, clusters computacionais (conjunto de computadores que trabalham de forma coordenada).<\/p>\n

Os resultados das an\u00e1lises de desempenho indicaram que, mesmo sendo executado em \u00fanico computador, o Orfel foi capaz de detectar mais de 95% dos ataques simulados e em per\u00edodo de tempo compar\u00e1vel ao que o CopyCatch levou para executar a mesma tarefa usando mil computadores.<\/p>\n

\u201cDemonstramos que a combina\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de computa\u00e7\u00e3o, como o processamento paralelo centrado em disco, pode ser uma alternativa aos clusters computacionais para solucionar problemas como o de detec\u00e7\u00e3o de difama\u00e7\u00e3o fraudulenta\u201d, afirmou Gimenes.<\/p>\n

De acordo com os pesquisadores, o algoritmo tamb\u00e9m pode ter outras aplica\u00e7\u00f5es, como para caracterizar a promo\u00e7\u00e3o ileg\u00edtima de publica\u00e7\u00f5es (posts) e p\u00e1ginas no Facebook e identificar cita\u00e7\u00f5es cruzadas por revistas cient\u00edficas.<\/p>\n

O artigo \u201cOrfel: Efficient detection of defamation or illegitimate promotion in online recommendation\u201d (doi: 10.1016\/j.ins.2016.09.006), de Gimenes e outros, pode ser lido por assinantes da revista Information Sciences em .<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Elton Alisson | Ag\u00eancia FAPESP \u2013 As empresas de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico (e-commerce) que utilizam recomenda\u00e7\u00f5es feitas por seus clientes em seus sites para promover seus produtos e servi\u00e7os est\u00e3o sujeitas a a\u00e7\u00e3o de falsos usu\u00e1rios. Em um plano coordenado, eles podem avaliar negativamente um determinado produto, por exemplo, com o intuito de desestimular sua compra […]<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":57576,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_genesis_hide_title":false,"_genesis_hide_breadcrumbs":false,"_genesis_hide_singular_image":false,"_genesis_hide_footer_widgets":false,"_genesis_custom_body_class":"","_genesis_custom_post_class":"","_genesis_layout":"","_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":""},"categories":[22,7],"tags":[],"class_list":{"0":"post-112710","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-brasil","8":"category-economia","9":"entry","10":"gs-1","11":"gs-odd","12":"gs-even","13":"gs-featured-content-entry"},"jetpack_featured_media_url":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/imagens\/tecnologia1.jpg","jetpack_sharing_enabled":true,"jetpack_likes_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/112710","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=112710"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/112710\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/media\/57576"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=112710"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=112710"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=112710"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}