LinkedIn ha anunciado algunas funciones nuevas para ayudar a combatir el fraude y los spammers en la aplicaci�n, que incluyen nuevos conocimientos sobre cu�ndo se cre� un perfil, nuevas herramientas para detectar im�genes de perfil generadas por IA y avisos para ayudar a proteger a los usuarios de mensajes fraudulentos.

En primer lugar, LinkedIn agregar� un nuevo elemento ‘Acerca de este perfil’, que brindar� m�s informaci�n sobre cu�ndo se cre� un perfil, cu�ndo se actualiz� por �ltima vez y m�s.

Como puede ver en estas im�genes, el nuevo elemento ‘Acerca de este perfil’, accesible a trav�s del men� de tres puntos en cualquier perfil de la aplicaci�n, incluir� informaci�n sobre cu�ndo se actualiz� el perfil, junto con si el usuario tiene un correo electr�nico registrado o n�mero de tel�fono en la aplicaci�n.

Eso podr�a ayudar a determinar si se trata de una persona real que busca conectarse o de un estafador que busca robar su informaci�n, lo que se ha convertido en un problema m�s importante �ltimamente.

El mes pasado, MIT Technology Review public� un art�culo sobre el ‘millones de perfiles de LinkedIn fraudulentos que se han detectado tratando de atraer a usuarios desprevenidos a estafas.

Seg�n el MIT:

�Un estafador en LinkedIn puede intentar conectarse con alguien a trav�s de una experiencia laboral com�n, una ciudad natal compartida o la sensaci�n de vivir en un pa�s extranjero. M�s del 60% de las v�ctimas que se han acercado a GASO son inmigrantes chinos o tienen ascendencia china, en lo que estos actores se apoyan para evocar nostalgia o deseo de compa��a. Las afirmaciones falsas de haberse graduado en las mejores universidades de China, a las que es muy dif�cil acceder, tambi�n ayudan a los estafadores a ganarse el respeto�.

Luego, los estafadores usan estas l�neas de conexi�n para atraer a los usuarios a estafas de criptoinversi�n, mientras que el MIT tambi�n se�ala que las v�ctimas de LinkedIn «tienden a perder m�s dinero que las v�ctimas de fraude en otras plataformas».‘.

Adem�s, Durante el a�o pasado, se encontraron dos bases de datos separadas de informaci�n de usuarios de LinkedIn, una, seg�n se informa, con 500 millones de registros y otra con 700 millones, que se presentaron a compradores potenciales en la web oscura. LinkedIn investig� cada uno y descubri� que la informaci�n no se hab�a obtenido a trav�s de la pirater�a, sino mediante el raspado de datos, una pr�ctica que LinkedIn ha estado tratando de prohibir por medios legales durante a�os.

Gran parte del raspado en estos casos solo vio a los estafadores obtener informaci�n de LinkedIn, que luego compararon con otras bases de datos, pero tambi�n hay casos en los que los estafadores se conectaron con los usuarios en la aplicaci�n para luego obtener acceso a m�s informaci�n sobre ellos y los de sus redes.

Dada la creciente prevalencia y preocupaci�n en torno a tales incidentes, LinkedIn ha estado trabajando para actualizar sus herramientas de seguridad, de ah� esta actualizaci�n, y esta nueva caracter�stica podr�a ser una medida adicional para ayudarlo a determinar con qui�n debe conectarse y a qui�n debe evitar en la aplicaci�n. .

En otro frente, LinkedIn tambi�n ha mejorado sus modelos de IA y aprendizaje autom�tico para detectar mejor las im�genes de perfil cargadas que han sido creadas por una aplicaci�n de im�genes de IA.

Como lo explica LinkedIn:

�Nuestro nuevo modelo basado en aprendizaje profundo verifica de manera proactiva las cargas de fotos de perfil para determinar si la imagen es generada por IA utilizando tecnolog�a de punta dise�ada para detectar artefactos de imagen sutiles asociados con el proceso de generaci�n de im�genes sint�ticas basado en IA sin realizar reconocimiento facial o an�lisis biom�tricos. . Este modelo ayuda a aumentar la efectividad de nuestras defensas anti-abuso automatizadas para ayudar a detectar y eliminar cuentas falsas antes de que tengan la oportunidad de llegar a nuestros miembros�.

Esto se convertir� en un problema m�s frecuente con el tiempo, a medida que los generadores de im�genes de IA mejoren cada vez m�s en la creaci�n de r�plicas convincentes de contenido del mundo real.

Es probable que tambi�n sean m�s dif�ciles de detectar para los sistemas, por lo que es importante que LinkedIn mantenga sus sistemas al d�a con las �ltimas actualizaciones, para ayudar a eliminar perfiles falsos antes de que intenten interactuar.

Por �ltimo, LinkedIn tambi�n est� agregando nuevos avisos de advertencia en los mensajes directos que incluya ‘contenido de alto riesgo que podr�a afectar su seguridad’.

Ejemplo de pantallas de mensajes de spam de LinkedIn

Como puede ver en este ejemplo, en la primera captura de pantalla, cuando el usuario busca referir el chat a otra aplicaci�n, LinkedIn ahora le pedir� al destinatario que lea sus consejos de seguridad, ya que referir la conversaci�n a otra plataforma es un enfoque com�n de los estafadores. .

En el segundo, puede ver c�mo se ve el mensaje sin la pantalla de advertencia, donde LinkedIn tambi�n incluir� una opci�n directa para informar el mensaje si es una preocupaci�n.

En combinaci�n, estas nuevas funciones brindar�n m�s protecci�n a los usuarios de LinkedIn y ayudar�n a LinkedIn a detectar y aplicar mejor sus reglas en tales situaciones.

Y como se se�al�, con m�s incidencias de estafas de alto perfil que proliferan en LinkedIn, es un �rea importante de enfoque, tanto para tranquilizar a los usuarios sobre su seguridad como para eliminar los impactos de la misma.

Fuente del art�culo original

Las im�genes salen del art�culo original o bien del banco gratuito de im�genes de Pexels.