Hackerii sunt atat de hraniti cu bot-urile de pe Twitter, ca ii vaneaza pe ei insisi

153

Odata o simpla problema pentru Twitter, conturile create de programele software care se prefac uman – „roboti” – au devenit o durere de cap majora pentru reteaua sociala. In octombrie, avocatul general al Twitter a declarat unui comitet al Senatului care a investigat dezinformarea ca robotii rusi au tweetat de 1,4 milioane de ori in perioada anterioara pentru ultimele alegeri prezidentiale, iar astfel de roti vor fi implicati ulterior in sute de tweet-uri care au urmat fotografierii scolii din Florida. In ianuarie, New York Times a detaliat modul in care companiile americane, directorii, jurnalistii si celebritatile cumpara deseori roboti ca adepti, in incercarea de a se face sa para mai populari.

Caderea companiei s-a stins. In Vanity Fair, luna trecuta, scriitorul Nick Bilton, care a urmarit compania indeaproape ca autor si jurnalist, a acuzat Twitter ca a „inchis ochii la problema” a robotilor de ani buni pentru a-si umfla artificial numarul de utilizatori activi. Intre timp, fostii executivi ai Twitter-ului i-au spus Maya Kosoff, tot in Vanity Fair, ca reteaua sociala arunca prea multi oameni si prea putina tehnologie la problema boturilor si a altor comportamente gresite. „Ai avut aceasta armata umana nesofisticata, fara nicio platforma scalabila reala in care sa te conectezi”, a spus unul.

Chiar daca Twitter nu a investit prea mult in software anti-bot, unii dintre utilizatorii cei mai priceputi din punct de vedere tehnic au. Scriu si perfectioneaza codul care poate folosi interfata publica de programare a aplicatiilor Twitter, sau API, precum si Google si alte interfete online, pentru a elimina conturile false si actorii rai. Efortul, cel putin in randul cercetatorilor cu care am vorbit, a inceput cu boturi de vanatoare concepute pentru a promova materiale pornografice – un tip de cont fals care este deosebit de usor de depistat – dar planul este sa extindem in cele din urma vanatoarea la alte tipuri de roboti. Programarea si cercetarea vanatorii de bot-uri a fost un efort strict voluntar, part-time, dar eforturile au identificat colectiv zeci de mii de conturi false, subliniind cat de mult ramane fructele cu un continut scazut pentru Twitter.

Autodidacte la detectarea automata

Printre vanatorii de bot-uri part-time se numara cercetatorul francez de securitate si dezvoltatorul Android independent Baptiste Robert, care in februarie a acestui an a observat ca conturile de Twitter cu fotografii de profil ale femeilor putin imbracate sunt pe placul lui sau le urmareau pe Twitter. Pe langa imaginile sugestive din punct de vedere sexual, robotii aveau similitudini. Nu numai ca aceste conturi Twitter includ in mod obisnuit fotografii de profil ale actritelor pentru adulti, dar au avut si bios-uri similare, au urmat conturi similare, le-au placut mai multe tweet-uri decat au retweetat, au avut mai putin de 1.000 de urmaritori si au indrumat cititorii sa faca clic pe linkul din bios-ul lor.

Unul dintre primele conturi la care Robert s-a uitat, care este acum suspendat, legat de site-ul datewith-me1.com, care a fost inregistrat cu o adresa de e-mail rusa conectata, de asemenea, la instaflirtbook.com, hookupviplocators1.com, yoursexydream11.com si sex4choice. com. Robert a spus ca se pare ca diverse site-uri de phishing aveau o schema identica si ca erau probabil operate de aceeasi persoana.

„Ideea era sa aratam cat de usor era sa gasesti aceste roboti doar folosind cautarea Google.”

Asadar, Robert a decis sa creeze un bot de proba de concept care sa le arate adeptilor sai ca gasirea acestor conturi este destul de usoara. Dupa ce a determinat un set de similitudini intre roboti, a folosit interogari Google avansate si cautare Google a imaginilor inversate pentru a gasi mai multe dintre ele. Apoi a scris cateva sute de linii de cod in limbajul de programare Python pentru a crea un bot pentru a vana si expune conturi false. “A durat mai putin de o ora pentru a scrie prima versiune a @PornBotHunter”, a spus Robert. “Prima idee a fost sa aratati cat de usor a fost sa gasiti aceste roboti doar folosind cautarea Google.” Vanatorul de bot-uri tweeteaza informatii despre bot-urile porno pe care le-a detectat la fiecare ora, inclusiv manere de Twitter, poze de profil, numarul de adepti, longevitatea profilului, link-uri biografice si daca Twitter a suspendat contul. De asemenea, posteaza rapoarte mai lungi despre activitatile sale catre Pastebin, un site de gazduire de text popular printre cercetatorii de securitate. De asemenea, Robert permite oamenilor sa raporteze pozitive false in contul sau de Twitter obisnuit.

Robert admite repede ca software-ul este doar o dovada a conceptului. El planuieste sa-l rescrie pentru a prinde si alte tipuri de roboti, care variaza de la criptocurrency pana la roboti politici. De asemenea, spera sa creeze un cadru care sa ii ajute pe oameni sa vada cati roboti ii urmaresc pe Twitter. Odata ce proiectul este stabil si revizuit, el intentioneaza sa deschida codul sursa.

Totusi, este fascinant faptul ca un instrument pus laolalt in doar o ora prinde roboti inainte ca Twitter sa se descurce. De la 1 martie, @PornBotHunter a listat 197 de conturi spammy, aparent false in Pastebin, iar 66, aproximativ o treime, au fost inca suspendate de Twitter. Celelalte au fost suspendate la scurt timp dupa ce au fost indexate de Google sau dupa ce Robert le-a raportat pe Twitter. (O mana de conturi active ramase, care s-ar putea sa fi fost compromise doar temporar, nu par sa fie conturi de spam administrate de roboti.)

Sus / Stanga: o vizualizare a site-urilor web legate de tweet-uri din boturi analizate de echipa de cercetare suedeza Botjakten. Partea de jos / dreapta: o vizualizare a conturilor mentionate intr-un set de 100 de tweet-uri contemporane bot examinate de Botjakten.Image: Botjakten

Intre timp, in Suedia, un grup de cinci arhivari, jurnalisti de date si cercetatori academici au observat, de asemenea, ca multi utilizatori Twitter au fost inundati de conturi automate care impartaseau linkuri si imagini sexuale explicite. Acestia au decis sa analizeze unele dintre aceste roboti porno printr-un proiect numit Botjakten („jakten” inseamna „vanatoare” in suedeza). Tot codul lui Botjakten este disponibil pe GitHub.

Botjakten a inceput la jumatatea lunii ianuarie ca un proiect de tip crowdsourced folosind un formular Google simplu care le-a permis utilizatorilor sa raporteze bots suspecti care i-au urmat sau i-au retweetat. Asta, impreuna cu indivizii care au intins sa isi impartaseasca listele negre, le-au dat aproximativ 5.000 de roboti. Desi unii au furnizat informatii false despre formular, acestea le-au oferit un punct de pornire excelent pentru a cauta tipare in locatie, fotografii de profil, data crearii contului, numere de retweet-uri, link-uri de iesire si multe altele. Apoi au scris software pentru a identifica si mai multi roboti, interogand API-ul live streaming de Twitter cu termeni diferiti, incluzand expresii sexuale explicite si hashtag-uri asociate cu bot-urile, si vizualizeaza activitatea robotilor, de exemplu, aratand paginile web pe care le-au legat. (Codul de vizualizare a fost scris in limbajul de programare JavaScript,

Dupa cateva saptamani, cei 30.000 de roboti identificati de software-ul grupului Botjakten au incetat brusc toate activitatile, asa ca au incercat sa gaseasca mai multi roboti examinand conturile care au urmat acele 30.000 de roboti. Aceasta a produs inca 20.000 de roboti pentru a urmari. „S-a parut probabil ca se vor urmari unul pe celalalt, si aveam dreptate cu privire la aceasta presupunere”, a spus Andreas Segerberg, care lucreaza la Arhivele orasului din Goteborg si invata conservarea digitala / teoria arhivistica la Universitatea din Goteborg atunci cand nu lucreaza la proiect. API-ul Twitter limiteaza numarul de solicitari pe minut, astfel incat procesul a fost foarte lent si a durat aproximativ o luna.

Botjakten lucreaza la analizarea datelor, de exemplu, cartografierea comportamentului online al acestor roboti porno, incercand sa inteleaga de unde provin si sa adune date despre cat de raspandita este problema. Echipa spera sa analizeze procentul de roboti care au fost suspendati si procentul de conturi care au fost compromise, dar de atunci au revenit proprietarilor lor de drept.

Dar, desi echipa a pus partea de colectie a proiectului in pauza pentru a se concentra pe analiza, au vazut un al doilea val de roboti pe care intentioneaza sa-l monitorizeze. Botjakten intentioneaza sa mentina monitorizarea robotilor si, in cele din urma, sa-si publice rezultatele, apoi sa raporteze masele pentru Twitter, a spus Segerberg.

Apoi, ca si Robert, vor sa se uite si la alte date. „Urmeaza sa existe alegeri in Suedia in octombrie; va fi ceva pe care il vom tine cu atentie ”, a spus Segerberg.

Doua site-uri au fost redate de catre roboti examinati de Botjakten. Imagine: Botjakten

Inca nu s-au terminat analizandu-si datele, dar proiectul Botjakten a identificat deja asemanari in conturile de bot-uri porno: imagini cu un numar mic de actrite de film pentru adulti, bot-uri care impartasesc sintaxa specifica atunci cand posteaza link-uri care indica doua site-uri web cu continut sexual, utilizarea unor scurtaturi de legaturi obscure cu adrese URL care se leaga de site-uri de chestionare care apoi ii directioneaza pe utilizatori catre unul dintre cele doua site-uri web de intalnire In afara de redirectiunile care anunta vizitatorii dintr-un loc in altul, unele site-uri legate de bot-urile porno ruleaza minerii de criptocurrency in browserele utilizatorilor, deturnand procesoarele computerelor lor pentru a castiga bani pentru escroci. Unele conturi par a fi autogenerate in scopul exclusiv de spamare a utilizatorilor ca parte a unei retele bot, in timp ce altii par a fi hacked conturi de la utilizatori reali.

Twitter Is “More Proactive Than They’ve Ever Been”

Although bots have clearly become a more prominent issue for Twitter over the past year and a half, freelance bot hunting has something of a history. Security analyst Rob Cook began hunting porn bots in 2016 and recently found about a fifth of the ones he discovered back then are still active.

Also in 2016, security firm Symantec discovered that 2,500 popular Twitter accounts were hijacked by porn bots within a two-week span; profile photos were replaced with sexually suggestive images, display names and bios were changed, and tweets included links to sketchy adult dating sites. Research released in March 2017 estimated that a whopping 9 to 15 percent of active Twitter accounts were bots. Information security journalist Joseph Cox followed a trail of Twitter porn bots for Vice’s Motherboard a few months after that and found “a network of over a dozen interlinked dodgy-looking dating websites.”

The ubiquity of these accounts and relative ease with which users and researchers alike can find them begs the question of why Twitter seems to be two steps behind. When reached for comment, a Twitter spokesperson said, “Our team uses a combination of technology and human review to identify and remove content that is spammy and attempts to manipulate the service. This is important, ongoing work that we will continue to prioritize.” The spokesperson further provided The Intercept with information on Twitter’s rules on spam.

“Given the scale we’re working at and erring on the side of protecting peoples’ voices … context is crucial when we review content.”

When asked why so many accounts continue to proliferate in spite of these efforts — why hackers can build tools to detect active accounts that Twitter hasn’t caught — the spokesperson stated, “There are hundreds of millions of Tweets sent every day, and we use both reports and our technology to help enforce the Twitter Rules. Given the scale we’re working at and erring on the side of protecting peoples’ voices, including types of activity that on the outside can appear spammy, context is crucial when we review content. We employ a variety of techniques to combat spam, depending on the type of behavior we observe on the account; this approach helps us make the most informed, thoughtful decisions. For example, we may be able to help an original account owner regain control of a hacked account, rather than deleting it entirely. Every day we observe new ways people attempt to spam or manipulate content on the service, and our team works hard to ensure we’re enforcing our rules fairly and consistently.” While Twitter insists that it proactively monitors for spammy or manipulative behavior and removes accounts in violation of its spam rules, it would not comment on individual accounts for privacy and security reasons.

In the summer of 2017, Twitter did take down SIREN, a massive spam pornography botnet of over 90,000 accounts that included profiles with women’s names and sexually suggestive photographs with canned sexually explicit phrases in broken English. After Baltimore-based security firm ZeroFOX disclosed the profiles and posts to the Twitter security team, they were removed — but this was after the botnet generated almost 30 million clicks through Twitter, as well as spam emails.

A visualization of websites linked from the Twitter profiles of porn bots identified by the Swedish research project Botjakten.Image: Botjakten

Erin Gallagher, a multimedia artist, writer, and translator, said Twitter has improved in the past couple years. Gallagher would know because she researches Twitter bot networks and diagrams them, showing clusters of retweet networks, hub accounts, and other information, using the visualization software tool Gephi. “In their most recent report, [Twitter] said that in December of 2017, their automatic systems identified more than 6.4 million suspicious accounts per week, which seems bananas, and actually they’ve increased their detection system 60 percent since October,” she told me. “It seems that they’re more proactive than they have ever been.” Further, Gallagher explained that Twitter takes more heat than other social media platforms because it has an open API, which allows independent researchers to access the data and study it. And there’s the possibility that while these porn bots have found a way around Twitter’s detection mechanisms, they wouldn’t have taken steps to circumvent detection from smaller projects of which they’re unaware.

But Segerberg, of the Botjakten project, points out that it’s much easier to create a bot on Twitter than it is to report one. “In essence, there are no captchas or anything when signing up for an account, but it takes, like, five steps to report a spam account.” To do so, Twitter requires users to click on that account’s profile, click the overflow icon, select “report” from the menu, select “they are posting spam” from the drop-down menu, and follow recommendations for additional actions to take. Reporting tweets is equally cumbersome: One must navigate to the appropriate tweet, tap the icon, select “report tweet,” select “it’s spam,” and then follow the recommendations.

Perhaps creating a more user-friendly reporting process and tapping into some of the data from independent projects such as @PornBotHunter and Botjakten could help Twitter improve their processes and find some of the bots they have missed.

Hackerii sunt atat de hraniti cu bot-urile de pe Twitter, ca ii vaneaza pe ei insisi

Autodidacte la detectarea automata

Twitter Is “More Proactive Than They’ve Ever Been”

Populare

Afla cum iti poti lansa o mica afacere folosind un spatiu...

Top 10 cele mai supraevaluate filme din toate timpurile

10 regizori care au facut un film de groaza si au...

10 documentare care au schimbat perceptia publicului

Top 10 interviuri controversate cu celebritati din toate timpurile

Top 10 cele mai memorabile momente ale premiilor Oscar

Cum se schimba viata atunci cand intri in cercurile sociale ale...

10 povesti ciudate din lumea rap pe care sa le cunosti

10 secrete intunecate din lumea surprinzator de rasucita a K-Pop

10 melodii rock inspirate de evenimente groaznice