Usenet

Résumé

Usenet est un système en réseau de forums, inventé en 1979, lancé publiquement en 1980 à l’université de Caroline du Nord à Chapel Hill et l'université Duke, et ceci une décennie avant l’arrivée du web. Pour fonctionner dans un environnement Unix, il utilise alors le protocole UUCP. Il devient accessible depuis Internet grâce à l'utilisation du protocole NNTP. Il est encore régulièrement utilisé au . Pour accéder au réseau Usenet, l’utilisateur passe par un logiciel qu’on appelle un lecteur de nouvelles et il utilise un fournisseur d’accès à Usenet (FAU). Usenet est également accessible par le Web par des interfaces (web2news) comme Google Groupes et des sites faisant tourner une interface comme celui de l'Académie de Versailles. Fonctionnement général Usenet est un ensemble de protocoles servant à générer, stocker et récupérer des « articles » (des messages qui sont proches, dans leur structure, des courriels), et permet l'échange de ces articles entre les membres d'u

Source officielle

https://fr.wikipedia.org/wiki/Usenet

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Disinformation from the Inside: Combining Machine Learning and Journalism to Investigate Sockpuppet Campaigns

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This paper brings together machine learning and investigative journalism to examine sockpuppets accounts, a historical breed of fake accounts that are non-automated and human-controlled. Due to their flexible and human-centered nature, sockpuppets pose a complication for purely technological approaches to detecting and studying fake accounts. We find that as machine learning-based detection methods of bots slowly grow stronger, adversaries engaging in disinformation are turning to such sockpuppets accounts, and in particular a subset of sockpuppets that we call "infiltrators" - those that aim to integrate into a community in order spread disinformation. This represents a new stage in the evolution of the sockpuppet concept: where bots seek to simulate audiences and drown online social media platforms with a particular point of view, infiltrators seek to persuade and assimilate genuine audiences from within. In addition to these insights into infiltrator sockpuppets, combining machine learning and investigative journalism enables learning something more than detection and important patterns of activity: it can also gain a sense of the motivations and reasoning of adversaries who engage in disinformation.

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