{"id":6279,"date":"2018-03-26T10:48:45","date_gmt":"2018-03-26T16:48:45","guid":{"rendered":"http:\/\/ltam.newsroom.fb.com\/?p=6279"},"modified":"2018-03-27T23:15:00","modified_gmt":"2018-03-28T05:15:00","slug":"incorporando-nuevas-tecnicas-de-machine-learning-para-detener-estafas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/about.fb.com\/ltam\/news\/2018\/03\/incorporando-nuevas-tecnicas-de-machine-learning-para-detener-estafas\/","title":{"rendered":"Incorporando nuevas t\u00e9cnicas de Machine Learning para detener estafas"},"content":{"rendered":"

Por Scott Dickens, Gerente de Producto<\/i><\/p>\n

Las estafas financieras pueden resultar devastadoras para las personas que caen en ellas. Por eso, incorporamos nuevas t\u00e9cnicas de machine learning <\/i>que nos han ayudado a detectar y a tomar acci\u00f3n sobre m\u00e1s de medio mill\u00f3n de cuentas relacionadas con esta actividad fraudulenta.<\/p>\n

Se trate de mensajes rom\u00e1nticos de atractivos desconocidos, promesas de ganar la loter\u00eda o pedidos de ayuda para alguien que lo necesita, estas estafas tienen un com\u00fan denominador: utilizan trucos para ganar tu confianza y quitar tu dinero. Estas pr\u00e1cticas no est\u00e1n permitidas en Facebook y trabajamos constantemente para mejorar nuestra defensa contra ellas.<\/p>\n

Las estafas financieras son implementadas en su mayor\u00eda por las personas que operan manualmente cuentas falsas. Por ello, nuestros esfuerzos para detectar y frenar cuentas falsas es central – queremos evitar da\u00f1os que pudieran infligir.<\/p>\n

Si bien a diario bloqueamos millones de cuentas falsas al momento de su registro, necesitamos enfocarnos en potenciales estafadores que logran crear cuentas falsas. Nuestros modelos de machine learning <\/i>fueron configurados a partir de estafas previamente identificadas para ayudar a detectar nuevas acciones fraudulentas. Por ejemplo, buscamos instancias en que las personas fueron contactadas por terceros desde un c\u00edrculo muy alejado a su entorno habitual de conexiones, o terceros que contactan a un n\u00famero inusualmente alto de personas en simult\u00e1neo, entre otros patrones de conducta.<\/p>\n

Estas nuevas t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n automatizada son solo una de las formas en que estamos abordando las estafas en Facebook. Tambi\u00e9n hemos dispuesto un conjunto entrenado de revisores enfocados en desarticular estafas y recibimos una gran variedad de reportes \u00fatiles desde nuestra comunidad todos los d\u00edas. Combinando estos esfuerzos, hemos recopilado ejemplos de actividad fraudulenta durante los \u00faltimos meses, y este mes hemos tomado acci\u00f3n sobre m\u00e1s de medio mill\u00f3n de cuentas que estaban llevando a cabo fraudes en nuestra plataforma.<\/p>\n

Cuando nuestros sistemas determinan que una cuenta est\u00e1 potencialmente asociada con comportamiento fraudulento, el administrador de la cuenta debe completar una serie de acciones para demostrar que no est\u00e1n operando una cuenta falsa o represent\u00e1ndose de forma err\u00f3nea. Hasta completar esta comprobaci\u00f3n, la cuenta no puede ser utilizada para interactuar con otros. Si el administrador no logra pasar la verificaci\u00f3n, o si nuestro equipo de Community Operations determina que hay una violaci\u00f3n a nuestras pol\u00edticas, la cuenta ser\u00e1 removida.<\/p>\n

Continuaremos invirtiendo en tecnolog\u00eda y en personas para hacer m\u00e1s dif\u00edcil que los estafadores operen en Facebook. Estas nuevas t\u00e9cnicas de machine learning <\/i>mejorar\u00e1n a medida que incorporen nuevas se\u00f1ales de otros casos .<\/p>\n

Las personas que han perdido dinero a partir de una estafa online deben contactar a las autoridades locales, y si encuentras una publicaci\u00f3n o un mensaje que intenta enga\u00f1arte para que compartas informaci\u00f3n personal o env\u00edes dinero, por favor, reporta el perfil. Puedes acceder a m\u00e1s informaci\u00f3n en facebook.com\/report<\/a>. Si el caso lo requiere, contactamos a las autoridades locales directamente para que puedan investigar casos serios de fraudes u otras actividades il\u00edcitas.<\/p>\n

Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre detecci\u00f3n de fraudes puede encontrarse aqu\u00ed: https:\/\/www.facebook.com\/notes\/facebook-security\/learn-how-to-stay-vigilant-and-report-scams\/10154816666600766\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Por Scott Dickens, Gerente de Producto Las estafas financieras pueden resultar devastadoras para las personas que caen en ellas. Por eso, incorporamos nuevas t\u00e9cnicas de machine learning que nos han ayudado a detectar y a tomar acci\u00f3n sobre m\u00e1s de medio mill\u00f3n de cuentas relacionadas con esta actividad fraudulenta. Se trate de mensajes rom\u00e1nticos de atractivos desconocidos, promesas de ganar la loter\u00eda o pedidos de ayuda para alguien que lo necesita, estas estafas tienen un com\u00fan denominador: utilizan trucos para ganar tu confianza y quitar tu dinero. Estas pr\u00e1cticas no est\u00e1n permitidas en Facebook y trabajamos constantemente para mejorar nuestra defensa contra ellas. Las estafas financieras son implementadas en su mayor\u00eda por las personas que operan manualmente cuentas falsas. Por ello, nuestros esfuerzos para detectar y frenar cuentas falsas es central – queremos evitar da\u00f1os que pudieran infligir. Si bien a diario bloqueamos millones de cuentas falsas al momento de su registro, necesitamos enfocarnos en potenciales estafadores que logran crear cuentas falsas. Nuestros modelos de machine learning fueron configurados a partir de estafas previamente identificadas para ayudar a detectar nuevas acciones fraudulentas. Por ejemplo, buscamos instancias en que las personas fueron contactadas por terceros desde un c\u00edrculo muy alejado a su entorno habitual de conexiones, o terceros que contactan a un n\u00famero inusualmente alto de personas en simult\u00e1neo, entre otros patrones de conducta. Estas nuevas t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n automatizada son solo una de las formas en que estamos abordando las estafas en Facebook. Tambi\u00e9n hemos dispuesto un conjunto entrenado de revisores enfocados en desarticular estafas y recibimos una gran variedad de reportes \u00fatiles desde nuestra comunidad todos los d\u00edas. Combinando estos esfuerzos, hemos recopilado ejemplos de actividad fraudulenta durante los \u00faltimos meses, y este mes hemos tomado acci\u00f3n sobre m\u00e1s de medio mill\u00f3n de cuentas que estaban llevando a cabo fraudes en nuestra plataforma. Cuando nuestros sistemas determinan que una cuenta est\u00e1 potencialmente asociada con comportamiento fraudulento, el administrador de la cuenta debe completar una serie de acciones para demostrar que no est\u00e1n operando una cuenta falsa o represent\u00e1ndose de forma err\u00f3nea. Hasta completar esta comprobaci\u00f3n, la cuenta no puede ser utilizada para interactuar con otros. Si el administrador no logra pasar la verificaci\u00f3n, o si nuestro equipo de Community Operations determina que hay una violaci\u00f3n a nuestras pol\u00edticas, la cuenta ser\u00e1 removida. Continuaremos invirtiendo en tecnolog\u00eda y en personas para hacer m\u00e1s dif\u00edcil que los estafadores operen en Facebook. Estas nuevas t\u00e9cnicas de machine learning mejorar\u00e1n a medida que incorporen nuevas se\u00f1ales de otros casos . Las personas que han perdido dinero a partir de una estafa online deben contactar a las autoridades locales, y si encuentras una publicaci\u00f3n o un mensaje que intenta enga\u00f1arte para que compartas informaci\u00f3n personal o env\u00edes dinero, por favor, reporta el perfil. Puedes acceder a m\u00e1s informaci\u00f3n en facebook.com\/report. Si el caso lo requiere, contactamos a las autoridades locales directamente para que puedan investigar casos serios de fraudes u otras actividades il\u00edcitas. 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Si bien a diario bloqueamos millones de cuentas falsas al momento de su registro, necesitamos enfocarnos en potenciales estafadores que logran crear cuentas falsas. Nuestros modelos de machine learning fueron configurados a partir de estafas previamente identificadas para ayudar a detectar nuevas acciones fraudulentas. Por ejemplo, buscamos instancias en que las personas fueron contactadas por terceros desde un c\u00edrculo muy alejado a su entorno habitual de conexiones, o terceros que contactan a un n\u00famero inusualmente alto de personas en simult\u00e1neo, entre otros patrones de conducta. Estas nuevas t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n automatizada son solo una de las formas en que estamos abordando las estafas en Facebook. Tambi\u00e9n hemos dispuesto un conjunto entrenado de revisores enfocados en desarticular estafas y recibimos una gran variedad de reportes \u00fatiles desde nuestra comunidad todos los d\u00edas. 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Estas nuevas t\u00e9cnicas de machine learning mejorar\u00e1n a medida que incorporen nuevas se\u00f1ales de otros casos . Las personas que han perdido dinero a partir de una estafa online deben contactar a las autoridades locales, y si encuentras una publicaci\u00f3n o un mensaje que intenta enga\u00f1arte para que compartas informaci\u00f3n personal o env\u00edes dinero, por favor, reporta el perfil. Puedes acceder a m\u00e1s informaci\u00f3n en facebook.com\/report. Si el caso lo requiere, contactamos a las autoridades locales directamente para que puedan investigar casos serios de fraudes u otras actividades il\u00edcitas. 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Si bien a diario bloqueamos millones de cuentas falsas al momento de su registro, necesitamos enfocarnos en potenciales estafadores que logran crear cuentas falsas. Nuestros modelos de machine learning fueron configurados a partir de estafas previamente identificadas para ayudar a detectar nuevas acciones fraudulentas. Por ejemplo, buscamos instancias en que las personas fueron contactadas por terceros desde un c\u00edrculo muy alejado a su entorno habitual de conexiones, o terceros que contactan a un n\u00famero inusualmente alto de personas en simult\u00e1neo, entre otros patrones de conducta. Estas nuevas t\u00e9cnicas de detecci\u00f3n automatizada son solo una de las formas en que estamos abordando las estafas en Facebook. Tambi\u00e9n hemos dispuesto un conjunto entrenado de revisores enfocados en desarticular estafas y recibimos una gran variedad de reportes \u00fatiles desde nuestra comunidad todos los d\u00edas. Combinando estos esfuerzos, hemos recopilado ejemplos de actividad fraudulenta durante los \u00faltimos meses, y este mes hemos tomado acci\u00f3n sobre m\u00e1s de medio mill\u00f3n de cuentas que estaban llevando a cabo fraudes en nuestra plataforma. Cuando nuestros sistemas determinan que una cuenta est\u00e1 potencialmente asociada con comportamiento fraudulento, el administrador de la cuenta debe completar una serie de acciones para demostrar que no est\u00e1n operando una cuenta falsa o represent\u00e1ndose de forma err\u00f3nea. Hasta completar esta comprobaci\u00f3n, la cuenta no puede ser utilizada para interactuar con otros. Si el administrador no logra pasar la verificaci\u00f3n, o si nuestro equipo de Community Operations determina que hay una violaci\u00f3n a nuestras pol\u00edticas, la cuenta ser\u00e1 removida. Continuaremos invirtiendo en tecnolog\u00eda y en personas para hacer m\u00e1s dif\u00edcil que los estafadores operen en Facebook. 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