Deprem sonrası artan sosyal medya dolandırıcılığına çözüm!

TÜBİTAK Bilişim ve Bilgi Güvenliği İleri Teknolojiler Araştırma Merkezi (BİLGEM) araştırmacıları, Kahramanmaraş merkezli depremlerin ardından "bağış" ve "yardım" bahanesiyle sosyal medyada resmi kurumların adını kullanarak artan dolandırıcılığın önüne geçmek amacıyla yapay zeka destekli sistem geliştirdi.

"Asrın felaketi" olarak nitelenen Akdeniz, Güneydoğu ve Doğu Anadolu bölgelerindeki 10 ili etkileyen depremlerin ardından sosyal medyada bağış ve yardım adı altında dolandırıcılık girişimlerinin artması üzerine TÜBİTAK BİLGEM araştırmacıları kolları sıvadı.

Araştırmacıların, iki gün içerisinde hayata geçirdikleri sistem, Bilgi Teknolojileri ve İletişim Kurumu (BTK) ile diğer ilgili kurumların kullanımına sunuldu.

"Twitter Veri Analizi ile Dolandırıcılık Tespiti" adı verilen ve şu an sadece Twitter üzerinde çalışan yazılım, "AFAD", "Kızılay", "AKUT", "AHBAP" gibi anahtar kelimelerin geçtiği tweetleri tarayarak içerisinde yer alan İBAN'ların ilgili kurumlara ait olup olmadığını kontrol ediyor.

Yardım toplama izni olmayan hesap numaraları yazılım tarafından "şüpheli" olarak işaretlenip kullanıcıya gösteriliyor.

BİLGEM'de uzman araştırmacı olarak görev yapan İlknur Dönmez, bazı kötü niyetli kişilerin sosyal medyada yardım kuruluşlarının adını kullanarak kendi hesap numaralarına para yatırılmasını talep ettiğinin ortaya çıktığını söyledi.

TÜBİTAK'ın konuyla ilgili kendilerinden bir program yapmasını istediğini belirten Dönmez, bunun üzerine anahtar kelimeler kullanarak resmi kurumlara ait olmayan İBAN'ların yer aldığı Twitter paylaşımlarını belirleyebilmek için hızlıca çalışmaya başladıklarını kaydetti.

Dönmez, 11 kişiden oluşan ekiple gece gündüz çalışarak programı iki günde tamamlayıp teslim ettiklerini anlatarak, "Bir web servisi üzerinden dışarıdan erişime açtık. Programa BTK erişiyor ve bizim şüpheli olarak işaretlediğimiz tweetlerin gerçekten şüpheli olup olmadığını kontrol edip bununla ilgili gerekli işlemleri yapıyorlar." diye konuştu.

Programın tweetlerdeki hem metin alanlarını hem de ekteki resimleri birlikte değerlendirdiğini aktaran Dönmez, şöyle devam etti:

"Öncelikle resimleri optik tarama sistemlerinden geçirip metne dönüştürüyor. Böylelikle hem metinde hem de resimde olan AFAD, AKUT, Kızılay, AHBAP gibi anahtar kelimeleri buluyor. Bunun yanında varsa İBAN'ları çıkarıyor.

Daha sonra o İBAN'ların ilgili kurumlara ait olup olmadığı kontrol ediliyor. Bir uyuşmazlık varsa bunlar sistem tarafından şüpheli olarak işaretleniyor.

Böylece programı kullanıcısının şüpheli tweetleri görmesi sağlanıyor. İçerisinde anahtar kelimeler bulunan 1 milyon 500 bin tweet tarandı. Bunlardan 1000 tanesi şüpheli olarak işaretlendi."

Dönmez, programın şimdilik sadece Twitter'da çalıştığını ama ilerleyen süreçte daha geniş sosyal medya alanlarına ulaşmayı hedeflediklerini ifade ederek, BTK'dan gelecek bildirimlerle programı daha iyi hale getirmeyi planladıklarını sözlerine ekledi.