ВИЯВЛЕННЯ SYBIL АКАУНТІВ У СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖАХ В ЕРУ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ - Мельничук, Олег (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Стрімкий розвиток штучного інтелекту (ШІ), зокрема великих мовних моделей (LLM), спровокував появу нового покоління соціальних Sybil-атак. Враховуючи, що 74% українців використовують соціальні мережі як основне джерело інформації це створює безпрецедентні загрози для кібербезпеки та достовірності онлайн-комунікації. Сучасні мережі AI-ботів, які здатні досконало імітувати людську поведінку, активно використовуються для поширення дезінформації та маніпуляції суспільною думкою. У статті проводиться аналіз існуючих методів виявлення Sybil-атак, включаючи графові, поведінкові та лінгвістичні підходи, та доводиться їхня зростаюча неефективність проти ботів, підсилених генеративними можливостями LLM. Результати проаналізованих дослідження показують, що традиційні детектори, які покладалися на аналіз метаданих профілю, лінгвістичну перевірку та виявлення аномалій у соціальному графі, більше не є надійними. Сучасні бот-мережі, як-от виявлений у 2023 році "fox8", навчилися маскувати метадані, генерувати стилістично багатий контент та імітувати органічні соціальні зв'язки. До того ж це зубомовлюється зростаючою небезпекою нових типів ботів. Користувачі соц. мереж правильно ідентифікують ботів лише у 42% випадків, а ШІ-згенерована пропаганда отримує на 37% більше взаємодій, ніж створена людиною. Дана стаття систематизує нові вектори протидії, що включають використання самих LLM для виявлення стилістичних аномалій у тексті (наприклад, аналіз перплексії) та тести на когнітивні асиметрії. Перспективними напрямами досліджень визначено розробку мультимодальних детекторів, створення автономних систем з автооновленням та зміщення фокусу з виявлення окремих ботів на ідентифікацію скоординованих маніпулятивних кампаній. Таким чином, докорінна переоцінка підходів до детекції є критично важливим завданням сучасності.