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Social Media - 25 de octubre de 2022

LinkedIn agrega nuevas funciones de seguridad, incluida nueva información sobre cuándo se creó una cuenta


LinkedIn tiene anunció algunas características nuevas para ayudar a combatir el fraude y los spammers en la aplicación, incluidos nuevos conocimientos sobre cuándo se creó un perfil, nuevas herramientas para detectar imágenes de perfil generadas por IA y avisos para ayudar a proteger a los usuarios de mensajes fraudulentos.

En primer lugar, LinkedIn agregará un nuevo elemento ‘Acerca de este perfil’, que brindará más información sobre cuándo se creó un perfil, cuándo se actualizó por última vez y más.

Elemento

Como puede ver en estas imágenes, el nuevo elemento ‘Acerca de este perfil’, accesible a través del menú de tres puntos en cualquier perfil de la aplicación, incluirá información sobre cuándo se actualizó el perfil, junto con si el usuario tiene un correo electrónico registrado o número de teléfono en la aplicación.

Eso podría ayudar a determinar si se trata de una persona real que busca conectarse o de un estafador que busca robar su información, lo que se ha convertido en un problema más importante últimamente.

Apenas el mes pasado, Revisión de tecnología del MIT publicó un artículo sobre el ‘millones de perfiles de LinkedIn fraudulentos que se han detectado tratando de atraer a usuarios desprevenidos a estafas.

según MIT:

“Un estafador en LinkedIn puede intentar conectarse con alguien a través de una experiencia laboral común, una ciudad natal compartida o la sensación de vivir en un país extranjero. Más del 60% de las víctimas que se han acercado a GASO son inmigrantes chinos o tienen ascendencia china, en lo que estos actores se apoyan para evocar nostalgia o deseo de compañía. Las afirmaciones falsas de haberse graduado en las mejores universidades de China, a las que es muy difícil acceder, también ayudan a los estafadores a ganarse el respeto”.

Luego, los estafadores usan estas líneas de conexión para atraer a los usuarios a estafas de criptoinversión, mientras que el MIT también señala que las víctimas de LinkedIn “tienden a perder más dinero que las víctimas de fraude en otras plataformas”.‘.

Además, durante el año pasado, dos bases de datos separadas de información de usuario de LinkedIn – uno, según se informa, con 500 millones de registros y otro con 700 millones – se encontraron siendo presentados a compradores potenciales en la web oscura. LinkedIn investigó cada uno y descubrió que la información no se había obtenido a través de la piratería, sino mediante el raspado de datos, una práctica que LinkedIn ha estado buscando. fuera de la ley por medios legales durante años.

Gran parte del raspado en estos casos solo vio a los estafadores obtener información de LinkedIn, que luego compararon con otras bases de datos, pero también hay casos en los que los estafadores se conectaron con los usuarios en la aplicación para luego obtener acceso a más información sobre ellos y los de sus redes.

Dada la creciente prevalencia y preocupación en torno a tales incidentes, LinkedIn ha estado trabajando para actualizar sus herramientas de seguridad, de ahí esta actualización, y esta nueva característica podría ser una medida adicional para ayudarlo a determinar con quién debe conectarse y a quién debe evitar en la aplicación. .

En otro frente, LinkedIn también ha mejorado sus modelos de IA y aprendizaje automático para detectar mejor las imágenes de perfil cargadas que han sido creadas por una aplicación de imágenes de IA.

Como lo explica LinkedIn:

Nuestro nuevo modelo basado en aprendizaje profundo verifica de manera proactiva las cargas de fotos de perfil para determinar si la imagen es generada por IA utilizando tecnología de punta diseñada para detectar artefactos de imagen sutiles asociados con el proceso de generación de imágenes sintéticas basado en IA sin realizar reconocimiento facial o análisis biométricos. . Este modelo ayuda a aumentar la efectividad de nuestras defensas anti-abuso automatizadas para ayudar a detectar y eliminar cuentas falsas antes de que tengan la oportunidad de llegar a nuestros miembros”.

Esto se convertirá en un problema más frecuente con el tiempo, a medida que los generadores de imágenes de IA mejoren cada vez más en la creación de réplicas convincentes de contenido del mundo real.

Es probable que también sean más difíciles de detectar para los sistemas, por lo que es importante que LinkedIn mantenga sus sistemas al día con las últimas actualizaciones, para ayudar a eliminar perfiles falsos antes de que intenten interactuar.

Por último, LinkedIn también está agregando nuevos avisos de advertencia en los mensajes directos que incluya ‘contenido de alto riesgo que podría afectar su seguridad’.

Ejemplo de pantallas de mensajes de spam de LinkedIn

Como puede ver en este ejemplo, en la primera captura de pantalla, cuando el usuario busca referir el chat a otra aplicación, LinkedIn ahora le pedirá al destinatario que lea sus consejos de seguridad, ya que referir la conversación a otra plataforma es un enfoque común de los estafadores. .

En el segundo, puede ver cómo se ve el mensaje sin la pantalla de advertencia, donde LinkedIn también incluirá una opción directa para informar el mensaje si es una preocupación.

En combinación, estas nuevas funciones brindarán más protección a los usuarios de LinkedIn y ayudarán a LinkedIn a detectar y aplicar mejor sus reglas en tales situaciones.

Y como se señaló, con más incidencias de estafas de alto perfil que proliferan en LinkedIn, es un área importante de enfoque, tanto para tranquilizar a los usuarios sobre su seguridad como para eliminar los impactos de la misma.



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