Aplicación antispam de comentarios para prevenir delitos informáticos en la plataforma de YouTube
Fecha:
21/09/2022Palabra clave:
Tipo de Ítem:
masterThesis
Resumen:
En la actualidad el spam sigue siendo un desafiante problema para las redes sociales tales como Twitter, Facebook y YouTube; este ha tomado fuerza con la ayuda de automatizaciones que se hacen uso de scripts para generar miles de comentarios engañosos, en muchas ocasiones personifican al creador de contenido para lucrarse económicamente estafando a los usuarios haciéndoles creer que han ganado premios y en otras situaciones leves, convencen a los usuarios para que ingresen en sitios web fraudulentos o de contenido sexual con la finalidad de obtener datos sensibles o difundir malware.
Los intentos de las plataformas por mitigar estas amenazas no son muy efectivos ya que los ciberdelincuentes siempre encuentran diferentes maneras de sobrepasar filtros; este proyecto logra crear un modelo Naïve Bayes para el reconocimiento de spam muy confiable, pero además presenta formas en las que se puede eliminarlo o al menos reportarlo de manera automatizada y masivamente.
Descripción:
Nowadays spam is still a challenging problem for social networks such as Twitter, Facebook and YouTube; this has gained strength with the help of automations that use scripts to generate thousands of misleading comments, on many occasions they impersonate the content creator to profit economically by scamming users into believing that they have won prizes and in other minor situations, convince users to enter fraudulent or sexual related websites in order to obtain sensitive data or spread malware.
Platforms' attempts to reduce these threats are not very effective as cybercriminals always find different ways to bypass filters; This project manages to create a very reliable Naïve Bayes model for spam recognition, but also presents ways in which it can be eliminated or at least reported in an automated and massive way.
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