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Pesquisadores criam software que detecta difamação fraudulenta em lojas virtuais

Publicado em 29 agosto 2017

Quem é proprietário de loja virtual, já sabe: as recomendações de produtos e serviços estão sujeitas a ação de falsos usuários que avaliam negativamente o que está à venda com o objetivo de desestimular a compra por novos consumidores.

Mas essa prática pode estar com os dias contados. Isso graças à iniciativa de um grupo de pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), campus de São Carlos, que desenvolveu um software para detectar de forma mais eficiente essas ações de difamação fraudulenta. O sistema recebeu o nome de Orfel (sigla em inglês de Online-Recommendation Fraud ExcLuder), e foi desenvolvido durante o mestrado do estudante Gabriel Perri Gimenes e dos projetos de pesquisa “Divisão relacional por similaridade em banco de dados” e “Processamento analítico de grandes grafos”, realizados com o apoio da FAPESP.

Os resultados da aplicação do novo método foram descritos em um artigo publicado na revista Information Sciences. Em entrevista à Agência FAPESP, Gimenes disse que o algoritmo é capaz de detectar mais de 95% de potenciais ataques maliciosos em sistemas de recomendação on-line. Segundo o acadêmico, o novo método é voltado a identificar um comportamento, chamado de “lockstep”, em sistemas de recomendação de lojas on-line, como o Google Play e a Amazon.

A maior dificuldade é identificar os ataques, pois eles ocorrem em meio a milhões de avaliações de produtos por usuários por segundo e, por isso, podem passar despercebidos. O ponto fraco desses ataques, entretanto, é que eles costumam ocorrer em uma mesma janela de tempo, dizem os pesquisadores.

A fim de identificar esses padrões de comportamento, o algoritmo desenvolvido por Gimenes, em parceria com os professores Robson Leonardo Ferreira Cordeiro e José Fernando Rodrigues Júnior do ICMC-USP, acompanha as avaliações feitas pelos usuários em um sistema de recomendação on-line e verifica, por exemplo, se elas foram feitas em um mesmo intervalo de tempo e se têm as mesmas notas.

Caso esse comportamento seja detectado, o software indica as atividades suspeitas e avalia se tratam ou não de ações fraudulentas. Se a suspeita for confirmada, a empresa pode banir os autores das avaliações e remover todas as interações.

“A ideia é que uma empresa de comércio eletrônico olhe para as listas de comportamentos suspeitos detectados pelo sistema e faça uma análise manual ou automatizada a fim de confirmar tratar-se ou não de “lockstep”, um comportamento muito mais raro, porém mais fácil de ser detectado do que um ataque individual à reputação de um produto”, comparou Gimenes.