Les réseaux sociaux accueillent chaque jour des millions d’utilisateurs. Les usagers de ces réseaux, qu’ils soient des particuliers ou des entreprises, sont directement affectés par leur fulgurante expansion. Certains ont même développé une certaine dépendance à l’usage des réseaux sociaux allant même jusqu’à transformer leurs habitudes de vie de tous les jours. Cependant, cet engouement pour les réseaux sociaux n’est pas sans danger. Il va de soi que leur expansion favorise et sert également l’expansion des attaques en ligne. Les réseaux sociaux constituent une opportunité idéale pour les délinquants et les fraudeurs de porter préjudice aux usagers. Ils ont accès à des millions de victimes potentielles.
Les menaces qui proviennent des amis et auxquelles font face les utilisateurs de réseaux sociaux sont nombreuses. On peut citer, à titre d’exemple, la cyberintimidation, les fraudes, le harcèlement criminel, la menace, l’incitation au suicide, la diffusion de contenu compromettant, la promotion de la haine, l’atteinte morale et physique, etc. Il y a aussi un « ami très proche » qui peut être très menaçant sur les réseaux sociaux : soi-même. Lorsqu’un utilisateur divulgue trop d’informations sur lui-même, il contribue sans le vouloir à attirer vers lui les arnaqueurs qui sont à la recherche continue d’une proie.
On présente dans cette thèse une nouvelle approche pour protéger les utilisateurs de Facebook. On a créé une plateforme basée sur deux systèmes : Protect_U et Protect_UFF. Le premier système permet de protéger les utilisateurs d’eux-mêmes en analysant le contenu de leurs profils et en leur proposant un ensemble de recommandations dans le but de leur faire réduire la publication d’informations privées. Le second système vise à protéger les utilisateurs de leurs « amis » dont les profils présentent des symptômes alarmants (psychopathes, fraudeurs, criminels, etc.) en tenant compte essentiellement de trois paramètres principaux : le narcissisme, le manque d’émotions et le comportement agressif. / Social networks deal every day with millions of users (individuals or companies). They are directly affected by their rapid expansion. Some have developed a certain dependence on the use of social networks and even transform their everyday lifestyle. However, this craze for social networking is not always secure. It is obvious that their expansion promotes and serves the increase of online attacks. Social networks are an ideal opportunity for criminals and fraudsters to take advantage of users. They give access to millions of potential victims.
Threats coming from “friends” on social networks are numerous: cyberintimidation, fraud, criminal harassment, moral and physical threats, incitement to suicide, circulation of compromising contents, hatred promotions, etc. There is also a “very close friend” who could cause us problems with his behavior on social networks: ourselves. When a user discloses too much information about himself, it contributes unwittingly to attracting scammers who are continually looking for preys.
This thesis presents a new approach to protect Facebook users. We created a platform based on two systems: Protect_U et Protect_UFF. The first system tries to protect users from themselves by analysing the content of their profiles and by suggesting a list of recommendations in order to reduce the publication of private information. The second system aims to protect users from their “friends” who have profiles presenting alarming symptoms (psychopaths, fraudsters, criminals, etc.) taking into account essentially three main parameters: narcissism, lack of emotions and aggressive behaviour.
Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMU.1866/9168 |
Date | 08 1900 |
Creators | Hélou, Charles |
Contributors | Brassard, Gilles, Aïmeur, Esma |
Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Thèse ou Mémoire numérique / Electronic Thesis or Dissertation |
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