Encuentran red de 350 mil bots de Star Wars

Como parte de sus estudios de doctorado en ciencias de la computación que realiza en el University College London, Reino Unido, el estudiante mexicano Juan Francisco Echeverría Guzmán encontró una red de 356 mil 957 bots de Star Wars.

Bajo la asesoría del prestigiado investigador Shi Zhou, Echeverría Guzmán realiza la colección de Twitter de MediaFutures, la cual es una muestra aleatoria de más de seis millones de cuentas en idioma inglés.

En el marco de esta muestra aleatoria, los especialistas hallaron un patrón extraño en las ubicaciones de los supuestos usuarios de Twitter, ya que al menos tres mil de ellos estaban dentro de los dos rectángulos curiosamente uniformes: uno que cubren casi todo Europa y el norte de África y otro en el norte de América.

Además, encontraron que muchas de las cuentas parecían tuitear desde desiertos completamente deshabitados o en el mar, explicó en entrevista el becario del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt).

Juan Echeverría.

Al revisar cuál era el contenido que compartían en esta red social dichas cuentas “misteriosas”, hallaron que se trataba de citas al azar de novelas deStar Wars.

Bot: programa o scriptque realiza funciones que de otra manera habría que hacer manualmente. También se refiere a una computadora que ha sido comprometida y que ejecuta las instrucciones que el intruso ordena.

AIC: ¿Esto representa algún peligro para los cibernautas?

Talento mexicano en Reino Unido

Los investigadores utilizaron esta muestra de tres mil cuentas para probar un algoritmo de aprendizaje automático y así poder identificar si había otras cuentas de Twitter con las mismas características.

Al hacer esto, notaron que en realidad eran 356 mil 957 cuentas, las cuales se crearon entre los meses de junio y julio de 2013, no tuitearon más de 11 veces, y su último tuit fue lanzado el 14 de julio de 2013.

Agencia Informativa Conacyt (AIC): ¿En qué consiste la investigación que realizan?

Juan Francisco Echeverría Guzmán (JFEG): La investigación consiste en probar los sesgos estadísticos que propician los diferentes métodos de muestreo en redes complejas.

Muchos de estos ya han sido estudiados, lo interesante es ver la correlación del sesgo con las diferentes propiedades de los nodos. En este caso los nodos son los usuarios.

AIC: ¿De qué tamaño fue el muestreo?

JFEG: La muestra donde detectamos los bots es de seis millones de usuarios. Posteriormente, para obtener el total de los bots realizamos una nueva muestra enfocada en una sección del sistema de detección de intrusiones (ID, por sus siglas en inglés). En esta segunda muestra recolectamos información de más de 14 millones de usuarios, incluyendo todos sus tuits.

AIC: ¿Qué encontraron?

JFEG: Analizando la localización de los tuits de los usuarios, encontramos anomalías que nos llevaron a una red de bots. Estos bots roban frases de novelas de Star Wars y tienen características no reportadas anteriormente por los artículos sobre este fenómeno.

AIC: ¿Cuántos bots encontraron?

JFEG: En total fueron 356 mil 957 “Star Wars bots”. Sin embargo, tenemos otro artículo en proceso en el que identificamos otra red de bots de más de 800 mil cuentas.

JFEG: Las cuentas, además de ser una anécdota graciosa, representan un peligro latente para la comunidad de Twitter. Cuentas viejas como estas son rutinariamente activadas cuando se genera un ataque de bots.

En el caso particular de la red de “Star Warsbots”, creemos que es una granja de followersque están a la venta para las personas que quieren incrementar su número de seguidores artificialmente. Eso no quiere decir que no se puedan usar para fines más dañinos.

AIC: ¿Por qué es importante el muestreo que realizaron?

JFEG: Porque permite ver los bots que están inactivos, que superan en número a los que están activos. Solo viendo una muestra representativa de todos los usuarios de Twitter pudimos encontrar esta anomalía.

AIC: ¿En qué fase está la investigación?

JFEG: La investigación de la red de bots deStar Wars ha finalizado; sin embargo, hemos usado las lecciones aprendidas para detectar redes de bots adicionales. El propósito es encontrar métodos de muestreo resistentes a ataques automatizados y tal vez proponer un método general para detectar un bot.

AIC: ¿Qué ventajas te ha brindado estudiar en el extranjero, en comparación si hubieras estudiado en México?

JFEG: Independientemente de la sobresaliente calidad académica del University College London, Reino Unido, creo que exponerse a otra cultura me abrió la mente a ideas distintas.

AIC: ¿Qué papel ha jugado Conacyt en tu formación científica?

JFEG: Conacyt tuvo un papel fundamental en mi formación científica. Si no hubiera recibido la beca de Conacyt para hacer la maestría y posteriormente el doctorado, no estaría haciendo ningún tipo de investigación.