LinkedIn ajoute de nouvelles fonctionnalités de sécurité, y compris de nouvelles informations sur la date de création d’un compte

LinkedIn a annoncé de nouvelles fonctionnalités pour aider à lutter contre la fraude et les spammeurs dans l’application, notamment de nouvelles informations sur la création d’un profil, de nouveaux outils pour détecter les images de profil générées par l’IA et des alertes pour protéger les utilisateurs contre les messages frauduleux.

Tout d’abord, LinkedIn ajoute un nouvel élément “À propos de ce profil”, qui fournira plus d’informations sur la date de création du profil, la date de sa dernière mise à jour, etc.

Élément LinkedIn

Comme vous pouvez le voir sur ces images, le nouvel élément À propos de ce profil, accessible via le menu à trois points sur n’importe quel profil de l’application, inclura des informations sur la date de mise à jour du profil, ainsi que si l’utilisateur a un e-mail ou un téléphone enregistré. numéro dans l’application.

Cela pourrait aider à déterminer s’il s’agit d’une personne réelle cherchant à se connecter ou d’un escroc cherchant à voler vos informations – un problème qui est devenu plus important ces derniers temps.

Le mois dernier, le MIT Technology Review a publié un article sur ‘des millions de faux profils LinkedIn qui ont été découverts dans le but d’attirer des utilisateurs sans méfiance dans des escroqueries.

Selon le MIT :

“Un escroc sur LinkedIn peut essayer de se connecter avec quelqu’un par le biais d’une expérience de travail partagée, d’une ville natale partagée ou du sentiment que vous vivez dans un pays étranger. Plus de 60% des victimes qui tendent la main au GASO sont des immigrants chinois ou ont une ascendance chinoise, sur laquelle ces acteurs s’appuient pour évoquer la nostalgie ou un désir de compagnie. Prétendre faussement être diplômé des meilleures universités chinoises, qui sont notoirement difficiles d’accès, aide également les fraudeurs à gagner le respect.”

Les fraudeurs utilisent ensuite ces lignes de connexion pour attirer les utilisateurs dans des escroqueries aux investissements cryptographiques, tandis que le MIT note également que les victimes de LinkedIn ont tendance à perdre plus d’argent que les victimes d’escroqueries sur d’autres plateformes.‘.

Par ailleurs, Au cours de l’année écoulée, deux bases de données distinctes d’informations sur les utilisateurs de LinkedIn – l’une contenant 500 millions d’enregistrements et l’autre contenant 700 millions – ont été découvertes comme ayant été placées sur le dark web par des acheteurs potentiels. LinkedIn a enquêté sur chacun d’entre eux et a découvert que les informations n’avaient pas été obtenues par piratage, mais par grattage de données, une pratique que LinkedIn tente d’interdire par des moyens légaux depuis des années.

La plupart des grattages dans ces cas ont simplement vu les fraudeurs obtenir des informations de LinkedIn, qu’ils ont ensuite comparées à d’autres bases de données, mais il y a également eu des cas où les fraudeurs se sont connectés aux utilisateurs sur l’application pour ensuite accéder à encore plus d’informations à leur sujet. dans leurs réseaux.

Compte tenu de la prévalence accrue et des inquiétudes entourant de tels incidents, LinkedIn s’efforce de mettre à jour ses outils de sécurité – d’où cette mise à jour – et cette nouvelle fonctionnalité peut être une mesure supplémentaire pour vous aider à déterminer avec qui vous devez vous connecter et qui vous ne devez pas éviter dans le application.

D’autre part, LinkedIn a également amélioré ses modèles d’apprentissage automatique et d’IA pour mieux détecter les images de profil téléchargées qui sont créées par une application d’image AI.

Comme l’explique LinkedIn :

Notre nouveau modèle basé sur l’apprentissage en profondeur vérifie de manière proactive les téléchargements de photos de profil pour déterminer si l’image est générée par l’IA à l’aide d’une technologie de pointe conçue pour détecter les artefacts d’image subtils associés au processus de création d’images synthétiques basé sur l’IA sans effectuer de reconnaissance faciale ou d’analyses biométriques. . Ce modèle contribue à accroître l’efficacité de nos défenses anti-abus automatisées pour aider à détecter et à supprimer les comptes frauduleux avant qu’ils n’aient une chance d’atteindre nos membres.

Cela deviendra un problème de plus en plus répandu au fil du temps, à mesure que les générateurs d’images IA s’amélioreront de mieux en mieux pour créer des répliques convaincantes de contenu réel.

Il est également susceptible d’être plus difficile à détecter pour les systèmes – il est donc important que LinkedIn maintienne ses systèmes à jour avec les dernières mises à jour pour aider à éliminer les faux profils avant qu’ils ne souhaitent communiquer.

Enfin, LinkedIn ajoute également de nouvelles alertes d’avertissement aux DM qui inclure “un contenu à haut risque susceptible d’affecter votre sécurité”.

Un exemple d'écrans de spam de LinkedIn

Comme vous pouvez le voir dans cet exemple, dans la première capture d’écran, lorsque l’utilisateur souhaite transférer la conversation vers une autre application, LinkedIn invitera désormais le destinataire à lire ses conseils de sécurité, car le transfert de la conversation vers une autre plate-forme est une approche courante du fraudeurs.

Dans la seconde, vous pouvez voir à quoi ressemble le message sans l’écran d’avertissement, où LinkedIn inclura également une option directe pour signaler le message s’il s’agit d’un problème.

Combinées, ces nouvelles fonctionnalités offriront une meilleure protection aux utilisateurs de LinkedIn et aideront LinkedIn à mieux détecter et appliquer ses politiques dans de telles situations.

Et comme indiqué, avec l’augmentation des incidents de fraude de grande envergure qui se multiplient sur LinkedIn, c’est un domaine d’intérêt important, à la fois pour rassurer les utilisateurs sur leur sécurité et pour en éliminer les impacts.