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Scams et faux comptes, LinkedIn renforce son système de sécurité

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    L'objectif de LinkedIn est de supprimer les faux comptes avant qu'ils n'atteignent ses membres. (LinkedIn)
  • Face à la montée des activités frauduleuses sur internet, LinkedIn renforce ses mesures de sécurité avec de nouvelles fonctionnalités, notamment avec un modèle de deep learning pour lutter contre les comptes utilisant des photos de profils générés par une intelligence artificielle.

    Après plusieurs signalements suite à une augmentation des activités frauduleuses sur internet, LinkedIn annonce plusieurs actions de sécurisation sur le réseau social. « Nous mettons en place de nouvelles fonctionnalités et de nouveaux systèmes pour vous aider à prendre des décisions plus éclairées sur les membres avec lesquels vous interagissez », détaille Oscar Rodriguez, vice-président, product management.

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    Dans les prochaines semaines, la fonction “A propos de ce profil” permettra de voir la date de création du profil et la dernière mise à jour. Elle indiquera aussi si le compte a été authentifié via un numéro de téléphone ou une adresse mail professionnelle.

    Améliorer le système anti-abus

    LinkedIn s’attaque également aux utilisateurs de photos de profils réalisées par des intelligences artificielles. « Nous avons créé un modèle de deep learning pour mieux repérer les comptes enregistrés avec cette technologie. Les générateurs d'images basés sur l'IA peuvent créer un nombre illimité de photos uniques et de haute qualité qui ne correspondent pas à des personnes réelles. » 

    Sans effectuer de reconnaissance faciale, ni d’analyses biométriques, le réseau social estime être capable de déterminer si un compte utilise ce type d’image. « Ce modèle permet d'accroître l'efficacité de notre système “anti-abus” et de supprimer les faux comptes avant qu'ils n'aient une chance d'atteindre nos membres. »

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    Enfin, LinkedIn compte ajouter des messages d’avertissement aux échanges privés à risques, à l'image des scams (arnaques sur internet et autres duperies),  . « Nous pouvons vous mettre en garde contre ceux qui vous demandent d'engager la conversation sur une autre plateforme. Cela peut être le signe d'une escroquerie. » L’utilisateur pourra alors signaler le contenu sans en informer l’expéditeur. 

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    La mise à disposition des décisions de justice en Open Data a vu le jour grâce à la loi pour une République numérique votée en 2016. Les articles 20 et 21 prévoient la mise en open data des quatre millions de décisions de justice produites chaque année par les tribunaux français. Camille Girard-Chanudet est chercheuse en sociologie au sein du Centre d’étude des mouvements sociaux. En 2023, elle a soutenu une thèse devant l’École des hautes études en sciences sociales (EHESS) : "La justice algorithmique en chantier, sociologie du travail et des infrastructures de l’intelligence artificielle". Dans ce cadre elle a rencontré les équipes de la Cour de cassation qui procèdent à l’anonymisation des décisions de justice.

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