Весьма сложно выявить работающую мошенническую схему, основанную на криптовалютах, которой управляют люди. Теперь же придётся беспокоиться ещё и о программных «ботах», делающих такие схемы по сути вечными.

При проведении исследования, целью которого было найти лучший способ выявления в сети Твиттер учётных записей-ботов, управляемых программой, а не человеком — сотрудники компании Duo Security, производящей программное обеспечение систем компьютерной безопасности, обнаружили сеть, состоящую из по меньшей мере 15 тысяч ботов, совместно работающих в схеме криптовалютного мошенничества.

Бот или не бот? Первоначальной задачей, поставленной исследователями, был поиск способов идентификации ботов и их сетей. Сначала была проанализирована активность 88 миллионов аккаунтов сети Твиттер в период с мая по июль 2018 года. Затем более 500 миллионов твитов, отправленных с этих аккаунтов, были подвергнуты анализу с применением методов машинного обучения и других средств обработки данных.

Проведённый анализ выявил ботнет — скрытую сеть, занятую мошенничеством с криптовалютами. По полученным данным более 15 тысяч ботов совместно распространяли бутафорскую криптовалюту. Пользователям предлагалось заплатить валидной криптовалютой и получить взамен существенно бОльшую сумму (жизнеспособность такой бизнес-модели сразу вызывает сомнения).

Восстание твиттерных ботов. Если вы уделяете Твиттеру заметное время, вы наверняка встречались с ботами. Они способны оказывать значительное воздействие, распространяя фейковые новости, или криптовалюту, и даже влияя на выборы.

Исследователи уведомили Твиттер об обнаруженном мошенничестве, но компании ещё предстоит закрыть тысячи задействованных аккаунтов. Представитель Твиттера сообщил изданию TechCrunch о проводимом компанией расследовании.

Боты сложно опознать не только в сети, сейчас уже может представлять затруднения идентификация бота, позвонившего вам на телефон. Такие исследования, как выполненное командой Duo Security, помогут улучшить методы распознавания ботов. Но здесь может также помочь принятие более строгих правил, например, требование, чтобы боты компаний идентифицировали себя в качестве ботов, как делают, например, звуковые сообщения.