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Incidente 316: Facebook Ad-Approval Algorithm Allegedly Missed Fraudulent Ads via Simple URL Checks

Descripción: Facebook’s advertisement-approval algorithm was reported by a security analyst to have neglected simple checks for domain URLs, leaving its users at risk of fraudulent ads.

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Presunto: un sistema de IA desarrollado e implementado por Facebook, perjudicó a Facebook users.

Estadísticas de incidentes

ID
316
Cantidad de informes
1
Fecha del Incidente
2016-06-02
Editores
Khoa Lam
Applied Taxonomies
MIT

Clasificaciones de la Taxonomía MIT

Machine-Classified
Detalles de la Taxonomía

Risk Subdomain

A further 23 subdomains create an accessible and understandable classification of hazards and harms associated with AI
 

4.3. Fraud, scams, and targeted manipulation

Risk Domain

The Domain Taxonomy of AI Risks classifies risks into seven AI risk domains: (1) Discrimination & toxicity, (2) Privacy & security, (3) Misinformation, (4) Malicious actors & misuse, (5) Human-computer interaction, (6) Socioeconomic & environmental harms, and (7) AI system safety, failures & limitations.
 
  1. Malicious Actors & Misuse

Entity

Which, if any, entity is presented as the main cause of the risk
 

Human

Timing

The stage in the AI lifecycle at which the risk is presented as occurring
 

Post-deployment

Intent

Whether the risk is presented as occurring as an expected or unexpected outcome from pursuing a goal
 

Intentional

Informes del Incidente

Cronología de Informes

+1
Cebo y cambio: el fracaso de la publicidad en Facebook: una investigación de OSINT
Cebo y cambio: el fracaso de la publicidad en Facebook: una investigación de OSINT

Cebo y cambio: el fracaso de la publicidad en Facebook: una investigación de OSINT

medium.com

Cebo y cambio: el fracaso de la publicidad en Facebook: una investigación de OSINT
medium.com · 2016
Traducido por IA

Esta historia comienza con Sidney Crosby. Un jugador de hockey profesional e ícono canadiense. No puedo confirmar ni negar que broté como un niño pequeño en la exhibición “Golden Goal” del Salón de la Fama del Hockey (nunca lo olvidaré). mo…

Variantes

Una "Variante" es un incidente que comparte los mismos factores causales, produce daños similares e involucra los mismos sistemas inteligentes que un incidente de IA conocido. En lugar de indexar las variantes como incidentes completamente separados, enumeramos las variaciones de los incidentes bajo el primer incidente similar enviado a la base de datos. A diferencia de otros tipos de envío a la base de datos de incidentes, no se requiere que las variantes tengan informes como evidencia externa a la base de datos de incidentes. Obtenga más información del trabajo de investigación.
Incidente AnteriorSiguiente Incidente

Investigación

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