LinkedIn révèle un nouveau détecteur de faux profils d’images IA, avec un taux de réussite de 99,6 %.
Ce détecteur d’images IA de LinkedIn prétend être capable de trouver ce pourcentage de faux profils, avec un taux de faux positifs de 1%. Et, il parait que ce détecteur de LinkedIn fonctionne !
Les faux profils et les autres types d’abus sur LinkedIn
Tout d’abord, notons que la création de faux profils sur LinkedIn atteint des sommets exponentiels, surtout avec l’IA. Plusieurs raisons en sont la cause, dont la motivation d’un site web plus fiable.
Des rapports sur les faux profils LinkedIn de 2022 notent par ailleurs que LinkedIn avait détecté et supprimé 21 millions de faux profils au cours du premier semestre 2022 – ce qui est absolument énorme !
De ce fait, un spécialiste du marketing affilié, ayant déployé de faux profils LinkedIn, a partagé des preuves. Et ces preuves montrent que l’outil de LinkedIn améliore considérablement sa capacité à trouver les faux profils.
Nous travaillons constamment pour améliorer et accroitre l’efficacité de nos défenses anti-abus afin de protéger les expériences de nos membres et clients. Et dans le cadre de notre travail en cours, nous nous sommes associés à des universités pour garder une longueur d’avance sur les nouveaux types d’abus liés aux faux comptes qui exploitent l’IA générative.
LinkedIn
À part les faux profils, LinkedIn met constamment à jour ses systèmes pour trouver d’autres types d’activités indésirables comme les prises de contrôle de compte et les violations de la politique de contenu.
Comment le détecteur fonctionne-t-il ?
A travers des recherches poussées sur un composite de 400 images artificielles et 400 images réelles, LinkedIn identifie les « artefacts » des fausses images de profil AI.
Aussi appelées « différences structurelles », il s’agit d’une caractéristique des images artificielles à partager toutes des modèles similaires. C’est pourquoi, sur les fausses images, les zones autour des yeux et du nez ont tendance à être très similaires. Lorsqu’il s’agit d’une image réelle, celle-ci n’a rien de commun avec les autres images, et par conséquent, sa composition est floue.
Notre approche est capable de détecter 99,6% de taux de vrais positifs (TPR) des visages synthétiques styleGAN, StyleGAN2 et StyleGAN3, tout en classant à tort seulement 1% des vraies photos de profil LinkedIn comme synthétiques (FPR ou faux positifs). Pour les résultats de référence de notre document de recherche, nous avons choisi un objectif FPR de 1%, car – pour les applications réelles sur un grand réseau professionnel – il est important que les modèles de détection d’images générés par l’IA capturent la plupart des images synthétiques, alors que rarement, classant une image réelle comme synthétique.
LinkedIn
Un taux d’efficacité surprenant
Ainsi donc, le dit-spécialiste a partagé que LinkedIn était capable d’attraper 100 % des faux profils sur LinkedIn. Une efficacité défiant toute concurrence.
En tant que spécialiste du marketing affilié, avoir des profils LinkedIn pour mon faux personnage était un excellent moyen d’obtenir de la crédibilité pour mes auteurs.
Cela a été particulièrement utile pour la création de liens HARO, car les journalistes ont tendance à se connecter plus souvent à des sites avec des personnes ayant un profil LinkedIn.
Au cours des derniers mois, 90% de mes profils ont été suspendus par LinkedIn.
Spécialiste LinkedIn
Ceci dit, on peut remarquer les efforts considérables de LinkedIn pour améliorer sa capacité de détection des faux profils. Ce détecteur pouvant rendre la création d’un faux profil plus difficile.
Source: Linkedin
