Un sistema desarrollado por un estudiante de la Universidad de Harvard puede extraer enlaces sospechosos de los tuits en tiempo real.

Las redes sociales se han convertido en el medio principal de los defraudadores para atraer a usuarios desprevenidos con enlaces a sitios web de fraude financiero. Para ayudar a detener esto, Daniel Rothchild, estudiante de la Universidad de Harvard, ha desarrollado un programa para Twitter que busca de manera automática y en tiempo real los enlaces sospechosos que aparecen en los tuits.

De acuerdo con los resultados publicados en The Journal of Technology and Science, el programa encontró más de 70 mil tuits sospechosos en 24 horas, el 56 por ciento de los enlaces probados que aparecen se catalogaron como fraudulentos.

La siguiente imagen es el sitio sospechoso clasificado 1 de 50. Tenía un recuento de 12,095 impresiones de tuits. Esta tuit fue capturado el tres de mayo del presente año pero ya ha sido retirado.

Los 10 enlaces más tuiteados resultaron ser fraudulentos.

Una encuesta de 2014 realizada por la iniciativa Get Safe Online, un proyecto conjunto del gobierno de Reino Unido, la Agencia Nacional de la Delincuencia y el regulador de telecomunicaciones Ofcom, entre otros, encontró que 51 por ciento de los británicos encuestados fueron víctimas de robo de identidad, piratería o abuso en redes sociales, mientras que las pérdidas de fraude en línea son de 670 millones de libras al año.

En muchos casos, los estafadores engañan a las víctimas con sitios web que han creado con el fin de obtener información financiera o personal para presentarlos con los anuncios que hacen ofertas engañosas, como era de esperar, esto se hace cada vez más a través de sitios web de medios sociales como Twitter y Facebook.

Pero el algoritmo de Rothchild emplea la herramienta de los cibercriminales en contra de ellos para descubrir de forma proactiva focos de actividad criminal antes de que sean derribados. "Continuamente datos de monitoreo de medios sociales pueden permitir que los grupos de protección al consumidor tomen conciencia de los sitios web fraudulentos, mucho más rápido de lo que podrían hacerlo de otro modo," escribió Rothchild en el periódico.

Tener un registro más completo de actividades sospechosas en las redes sociales también podría resultar muy valioso para la aplicación de la ley, cuando los estafadores tratan de ocultar la magnitud de su fraude.

Para ayudar a los usuarios a protegerse, Rothchild sugirió que sería posible crear una extensión para el navegador que advierta a los usuarios cuando hacen clic en un enlace a través de Twitter que ha sido automáticamente identificado por la herramienta como sospechoso.

Rothchild desarrolló un script en Python para buscar palabras clave en tiempo real de Twitter. Las palabras clave son términos vagamente asociados con tipos comunes de fraude conocidos: músculo, peso, dieta, perder rápido y píldora milagrosa. Estos fueron tomados de un informe sobre el fraude en línea publicado por el organismo regulador de la Comisión Federal de Comercio de Estados Unidos, que identificó varios términos que pueden estar asociados con ofertas fraudulentas. La elección exacta de palabras clave no importa, ya que se puede intercambiar para usar las palabras clave que son sospechosas de estar asociados con el fraude.

El algoritmo busca los enlaces de Twitter con un número inusualmente grande de impresones, ya que sugiere que es un bot y no un ser humano quien los publica.

A continuación se presentan las 8 URL más compartidas que se encontraron sospechosas junto con el número de veces que la URL aparecía en un tuit.