Le marketing numérique est-il le courrier indésirable de demain ?

Quelle semaine intense à Boston ! Je me rendais à la Source Conference le jour de l’attentat. Les mots me manquent pour décrire les émotions vives ressenties quand je suis arrivé. Comme l’a dit aujourd’hui le Président Obama aux habitants de Boston : « Vous courrez à nouveau. » Mes pensées vous accompagnent. Vous devez être forts.

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Dans le cadre de ma présentation à Source, j’ai parlé de la fraude sur Twitter. Actuellement, il y a beaucoup de robots sur ce réseau social qui envoient à l’aveuglette des messages directs non sollicités aux utilisateurs ou qui réalisent au préalable une analyse sémantique des tweets des utilisateurs pour envoyer un message plus ciblé.

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En général, ces bots sont facilement identifiés et mis hors service par Twitter, mais ils sont tout aussi facilement recréés. Dans le cadre d’une campagne de messages non sollicités pour du contenu pornographique de plus de 5 000 bots actifs, on a compté 250 bots créés en une journée. Pour certaines de ces campagnes, la demi-vie de ces faux profils est de 45 minutes seulement. Ces bots vont bien entendu à l’encontre des intérêts des utilisateurs qui reçoivent les messages non sollicités, mais également à l’encontre des intérêts du réseau social lui-même. Il est intéressant de voir que de nombreuses sociétés offrent ce service sous la dénomination de « publicité sociale numérique ». On voit comment les mêmes profils sont alternés, avec modification de la photo du profil et de la description afin d’éviter toute détection et de s’adapter à la nouvelle campagne :

Plusieurs bots ont utilisé cette photo de profil :

Et voici les mêmes bots une semaine plus tard :

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Nombreux sont les bots qui utilisent un dictionnaire commun pour les tweets envoyés, en plus du contenu non sollicité. Ils essaient de la sorte de se présenter comme des profils légitimes. Ceci étant dit, cette technique simplifie leur détection. C’est la raison pour laquelle ils commencent à utiliser de nouvelles astuces pour éviter la détection à l’aide de l’analyse sémantique : ils envoient des messages aléatoires composés de mots qui sont en général ignorés par l’analyse sémantique. Voici quelques exemples réels :

  • if its do you me your my do it my be find is but on are its rt that was (si son fais tu mon ton ma fait le ma être trouver est mais sur sont son rt qui était)
  • I a me at get out your they on rt if I get rt can a (je un moi chez sort ton ils sur rt si je reçois rt peut un)
  • u you rt find in I that that your my my find one you so is is my you this but get all a one its it (toi tu rt trouve dans je qu que ton mon mon trouver un tu donc es est mon toi ceci mais recevoir tout un une son c’est)

Certaines de ces campagnes ne sont pas limitées qu’à Twitter : on peut observer qu’elles ciblent plusieurs réseaux sociaux dont Facebook. Par exemple, la campagne job-deals.com (active depuis le milieu du mois d’avril) touche principalement Twitter, mais comme on peut le voir selon Alexa d’après les sites Upstream et Downstream, les utilisateurs de Facebook sont également touchés :

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Ces bots sont non seulement une gêne pour les utilisateurs, mais ils peuvent également constituer une véritable menace s’ils sont utilisés pour envoyer d’autres choses que du courrier indésirable. Encore plus inquiétant : dans de nombreux cas, ces bots sont utilisés avec des comptes piratés, ce qui augmentent la probabilité d’une réaction positive du destinataire car ce dernier pensera qu’il s’agit vraiment d’un message d’un ami. Voici un exemple d’une campagne récente qui a utilisé cette technique pour détourner des comptes avec le message d’une très grande originalité : « LOL, funny pic of you » (LOL, une photo marrante de toi) suivi du lien vers un site malveillant :

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Plusieurs domaines ont été utilisés pour cette campagne et une fois de plus, nous voyons comment certains d’entre eux se sont probablement étendus à d’autres réseaux sociaux :

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La fraude sur les réseaux sociaux est bien plus importante, par exemple l’utilisation de Twitter pour diffuser des programmes malveillants, pour communiquer avec des programmes malveillants ou dans l’intérêt d’hacktivistes comme on l’a vu récemment lors des élections au Venezuela :

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Il y a beaucoup d’autres choses à dire, mais je pense que ceci suffit pour un billet. Toutefois, si ce sujet vous intéresse et si vous souhaitez savoir comment entraîner un ordinateur à détecter ces profils malveillants, vous pouvez consulter ma présentation ici :

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Birds, Bots and Machines – fraud in Twitter and machine learning
de vicenteDiaz_KL

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