Algoritmo riuscirà a tornare alla fonte di bufale, crimini e delle epidemie

I modelli epidemiologici sono da tempo studiati dagli esperti informatici per le forti analogie tra il metodo di diffusione di un’epidemia e la modalità di diffusione dei virus informatici, ma non solo. Anche le notizie, vere o false che siano, si diffondono nella rete con modalità simili a quelle del raffreddore o dell’influenza. Ora alcuni ricercatori di Losanna credono di aver individuato l’algoritmo per capire chi sia il cosiddetto “paziente zero” di una bufala o di una diffamazione su internet. Possibile individuare anche virus informatici, cyber-crimini e addirittura fonti di epidemie nel mondo reale.

Nell’era di Internet non è facile individuare la fonte di una notizia e verificarne l’autenticità, oppure cercare di individuare le attività di organizzazioni criminali che usano la rete. Ora Pedro Pinto, ricercatore presso il Laboratorio di comunicazione audiovisiva dell’Università di Losanna e i suoi colleghi hanno sviluppato un algoritmo che potrebbe diventare un prezioso alleato per chi deve individuare gli autori di crimini informatici o semplicemente la fonte della diffusione di informazioni false.

La ricerca è stata pubblicata il 10 agosto 2012 nella rivista Physical Review Letters.

“Con il nostro metodo, siamo in grado di trovare la fonte di tutto ciò che circola in una rete solo ‘ascoltando’ un numero limitato di membri di quella rete”, ha dichiarato Pinto in un comunicato stampa. Supponiamo che vi imbattete in una bufala su di voi che si è diffusa su Facebook ed è stata inviata a 500 persone – i vostri amici e gli amici degli amici. Come si fa a trovare la persona che ha iniziato la catena? “Guardando i messaggi ricevuti da solo 15 dei tuoi amici, e tenendo conto del fattore tempo, il nostro algoritmo può tracciare il percorso di tali informazioni all’indietro e trovare la fonte,” aggiunge Pinto.

Questo metodo può anche essere utilizzato per identificare l’origine di un messaggio di spam o di virus informatici, utilizzando solo un numero limitato di sensori all’interno della rete.

Inoltre, l’algoritmo può essere impiegato anche nel mondo reale, per trovare ad esempio la fonte primaria di una malattia infettiva, come il colera. E’ stato infatti utilizzato con successo in Sudafrica per trovare il punto da dove sono iniziati i primi casi di infezione.

Il metodo sarebbe utile anche in risposta agli attentati terroristici, come ad esempio l’attacco ad opera di una setta religiosa del 1995 con il gas sarin nella metropolitana di Tokyo, in cui il gas velenoso è stato inserito nei condotti di aerazione delle gallerie sotterranee, uccidendo 13 persone e intossicandone quasi mille. “Con questo algoritmo, non sarebbe necessario dotare tutte le stazioni di rivelatori. Un campione sarebbe sufficiente a identificare rapidamente l’origine dell’attacco, e l’azione potrebbe essere presa prima che si diffonda a tutta la rete”, dice Pinto.

Inoltre, sono state utilizzate anche le simulazioni al computer delle conversazioni telefoniche che potrebbero essersi verificate durante gli attacchi terroristici dell’11 settembre 2001 per testare il sistema di Pinto.

“Ricostruendo lo scambio di messaggi all’interno della rete terroristica che l’11 settembre 2001 colpì l’America, estrapolato dalle notizie rilasciate pubblicamente, il nostro sistema è stato in grado di estrarre i nomi di tre potenziali sospetti, uno dei quali è risultato essere la mente degli attacchi nell’inchiesta ufficiale”. La validità di questo metodo per ora è stato solo dimostrato a posteriori. Ma, secondo Pinto, potrebbe essere utilizzato anche preventivamente – per esempio, per capire un focolaio di infezione prima che vada fuori controllo.