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Deep learning para combatir la propagación de bulos en Internet

25/05/2020
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Ejemplo de 37 características temporales extraídas del término COVID 19 / UAM

Una colaboración internacional en la que participa la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) junto a la Naval Postgraduate School (US Navy) propone el uso de la biometría conductual basada en dinámica de tecleo para identificar a usuarios que se dedican a propagar bulos a través de la red. La tecnología busca reducir la desinformación y el miedo sin coartar la libertad de expresión de los ciudadanos.

Existen usuarios de Internet que se amparan en el anonimato y en la deslocalización de la red para propagar la desinformación y el miedo. Plataformas como Twitter o Facebook tienen problemas para luchar contra la propagación de estas noticias, ya que una vez detectan y cancelan una cuenta dedicada a la propagación de bulos, sus usuarios tardan pocos minutos en crear otra.

En este contexto, un trabajo desarrollado por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y la Naval Postgraduate School (US Navy) de Monterrey, California, demuestra que la dinámica de tecleo se puede utilizar para identificar múltiples cuentas gestionadas por un mismo usuario.

En concreto, la colaboración entre las dos universidades ha permitido desarrollar un modelo entrenado a partir de más de cuatro millones de muestras de más de 160 mil usuarios de Internet, capaz de identificar a un usuario a partir de la forma en la que teclea menos de 15 palabras.

Según los investigadores, “el sistema es capaz de extraer patrones asociados a la forma de teclear de cada persona, independientemente del texto que teclee. Cada vez que tecleamos una palabra, esos patrones pueden ser analizados y cotejados de forma similar a una huella dactilar”.

“Las diferentes publicaciones de una misma cuenta —agregan— se usan para crear un perfil biométrico de cada usuario. Las pruebas realizadas demuestran que es posible identificar a usuarios con elevados porcentajes de acierto que superan el 50%, lo que significaría potencialmente detectar 1 de cada 2 cuentas dedicadas a la propagación de bulos en internet”.

 

Colaboración contra COVID-19

En el trabajo participa el Biometrics and Data Pattern Analytics Lab de la Escuela Politécnica Superior de la UAM, dirigido por los profesores Javier Ortega y Julián Fiérrez. La colaboración se inicia en septiembre, cuando el estudiante de doctorado Alejandro Acién Ayala realiza una estancia de investigación en el laboratorio de Vincent Monaco, en US Navy.

Durante esta estancia, se estudiaron nuevos algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) capaces de modelar las características neuromotoras inherentes a cada individuo asociadas a la dinámica de tecleo.

Durante los últimos dos meses, en un proyecto coordinado por el profesor Aythami Morales, los investigadores de ambos laboratorios han trabajado en adaptar dicha tecnología para la lucha contra la desinformación y las fake news relacionadas con COVID-19.

Su propuesta es utilizar este sistema de identificación biométrica para bloquear a usuarios y cuentas dedicadas a la propagación de las noticias falsas, ya que una vez el usuario es expulsado por difundir bulos, el sistema permite identificarlo, aunque genere una nueva cuenta basada en una identidad falsa.

“La libertad de expresión es un derecho fundamental de los ciudadanos. Es importante resaltar que la investigación hace hincapié en la necesidad de utilizar este tipo de tecnologías bajo estrictas normas de supervisión y control”, detallan los autores.

“El estudio se centra en la parte técnica y en mostrar el potencial de estas tecnologías. La definición de una noticia como bulo o no, o la idoneidad de cerrar o no una cuenta, les corresponde a terceros. La privacidad y seguridad de los usuarios es un objetivo fundamental de los autores del proyecto”, concluyen. 

El trabajo, en el que también participan los investigadores Julián Fierrez, Javier Ortega-García, Rubén Vera y Rubén Tolosana, se presentará este julio en una conferencia centrada en seguridad, organizada por la prestigiosa Asociación de Ingeniería IEEE.

 

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Referencia bibliográfica:

Morales, A., Acien, A., Fierrez, J., Monaco, J.V., Tolosana, R., Vera-Rodriguez, R., Ortega-Garcia, J. 2020. Keystroke Biometrics in Response to Fake News Propagation in a Global Pandemic. IEEE International Workshop on Secure Digital Identity Management (SDIM) 2020, arXiv:2005.07688


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