A Fake Profile Detection Model Using Multistage Stacked Ensemble Classification

Fake profile identification on social media platforms is essential for preserving a reliable online community. Previous studies have primarily used conventional classifiers for fake account identification on social networking sites, neglecting feature selection and class balancing to enhance performance. This study introduces a novel multistage stacked ensemble classification model to enhance fake profile detection accuracy, especially in imbalanced datasets. The model comprises three phases: feature selection, base learning, and meta-learning for classification. The novelty of the work lies in utilizing chi-squared feature-class association-based feature selection, combining stacked ensemble and cost-sensitive learning. The research findings indicate that the proposed model significantly enhances fake profile detection efficiency. Employing cost-sensitive learning enhances accuracy on the Facebook, Instagram, and Twitter spam datasets with 95%, 98.20%, and 81% precision, outperforming conventional and advanced classifiers. It is demonstrated that the proposed model has the potential to enhance the security and reliability of online social networks, compared with existing models

Herramientas de seguridad digital respecto de las garantías de la privacidad en las redes sociales

Hoy en día, las redes sociales son una parte integral de la vida de todos. A medida que crece la reputación de estos sitios, también aumentan las amenazas. El número de usuarios crece a gran escala cada año. Por tanto, se convierte en una necesidad proteger la información compartida por ellos en estas redes. Existen numerosos problemas de seguridad digital y privacidad relacionados con la información compartida por el usuario, especialmente cuando se trata de fotos, vídeos y audios. Para abordar esta situación, este documento presenta una revisión literaria de las diferentes amenazas de seguridad digital y privacidad y se presentan algunas soluciones para los usuarios, más precisamente engloba las amenazas convencionales a las que recurren los ciberdelincuentes. Para ello se han clasificado las soluciones en dos categorías, a saber: soluciones de operadores de redes sociales y soluciones legales del Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Asimismo, este análisis arroja luz sobre los desafíos predominantes y los problemas que deben discutirse para mejorar la confiabilidad de las redes sociales bajo un marco legal más robusto.Universidad Libre Seccional Pereira -- Facultad de Derecho, Ciencias Políticas y Sociales -- Especialización derecho administrativoToday, social networks are an integral part of everyone's life. As the reputation of these sites grows, so do the threats. The number of users is growing on a large scale every year. Therefore, it becomes a necessity to protect the information shared by them in these networks. There are numerous digital security and privacy issues related to the information shared by the user, especially when it comes to photos, videos and audios. To address this situation, this document presents a literary review of the different digital security and privacy threats and presents some solutions for users, more precisely, it encompasses the conventional threats used by cybercriminals. To this end, the solutions have been classified into two categories, namely: solutions from social network operators and legal solutions from the Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. Likewise, this analysis sheds light on the prevailing challenges and the problems that must be addressed to improve the reliability of social networks under a more robust legal framework