Các tài khoản ảo trên các trang mạng xã hội ngày càng có thể được phân tích để xác định những người dùng ẩn danh đăng bài bằng trí tuệ nhân tạo (AI), trong một nghiên cứu có tầm ảnh hưởng sâu rộng đối với quyền riêng tư trên Internet, các nhà nghiên cứu cho biết.

Phát hiện này, từ một bài nghiên cứu được công bố gần đây , dựa trên kết quả của các thí nghiệm đối chiếu các cá nhân cụ thể với các tài khoản hoặc bài đăng trên nhiều nền tảng mạng xã hội khác nhau. Tỷ lệ thành công cao hơn nhiều so với các phương pháp giải mã danh tính truyền thống hiện có, vốn dựa vào việc con người tập hợp các bộ dữ liệu có cấu trúc phù hợp cho việc đối sánh bằng thuật toán hoặc công việc thủ công của các nhà điều tra lành nghề. Tỷ lệ thu hồi – tức là số lượng người dùng được giải mã danh tính thành công – đạt tới 68%. Tỷ lệ chính xác – tức là tỷ lệ dự đoán đúng người dùng – lên tới 90%.

Tôi biết những gì bạn đã đăng năm ngoái.

Những phát hiện này có khả năng làm đảo lộn việc sử dụng biệt danh, một biện pháp bảo mật không hoàn hảo nhưng thường đủ dùng bởi nhiều người để đăng câu hỏi và tham gia vào các cuộc thảo luận công khai đôi khi nhạy cảm, đồng thời gây khó khăn cho người khác trong việc xác định danh tính người nói. Khả năng xác định danh tính người đứng sau các tài khoản ẩn danh một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí sẽ khiến họ dễ bị tấn công thông tin cá nhân, bị theo dõi và bị lập hồ sơ tiếp thị chi tiết, theo dõi nơi ở, nghề nghiệp và các thông tin cá nhân khác của người nói. Biện pháp sử dụng biệt danh này không còn hiệu quả nữa.

“Những phát hiện của chúng tôi có ý nghĩa quan trọng đối với quyền riêng tư trực tuyến,” các nhà nghiên cứu viết. “Người dùng trực tuyến trung bình từ lâu đã hoạt động dựa trên mô hình đe dọa ngầm, trong đó họ cho rằng việc sử dụng biệt danh cung cấp sự bảo vệ đầy đủ vì việc giải mã danh tính có chủ đích sẽ đòi hỏi rất nhiều nỗ lực. Mô hình LLM bác bỏ giả định này.”

 

Tổng quan về khuôn khổ loại bỏ tên giả.

Các nhà nghiên cứu đã thu thập một số bộ dữ liệu từ các trang mạng xã hội công cộng để thử nghiệm các kỹ thuật này trong khi vẫn bảo vệ quyền riêng tư của người nói. Một trong số đó thu thập các bài đăng từ Hacker News và hồ sơ LinkedIn, sau đó liên kết chúng bằng cách sử dụng các tham chiếu đa nền tảng xuất hiện trong hồ sơ người dùng. Sau đó, họ loại bỏ tất cả các tham chiếu nhận dạng khỏi các bài đăng và chạy một mô hình ngôn ngữ lớn trên chúng. Bộ dữ liệu thứ hai được lấy từ bản phát hành của Netflix về các thông tin nhận dạng vi mô, chẳng hạn như sở thích cá nhân, đề xuất và hồ sơ giao dịch. Một bài nghiên cứu năm 2008 cho thấy rằng bằng cách sử dụng cái được gọi là cuộc tấn công giải thưởng Netflix, danh sách này có thể xác định người dùng và xác định khuynh hướng chính trị cũng như các thông tin cá nhân khác của họ. Kỹ thuật cuối cùng là chia nhỏ lịch sử Reddit của một người dùng duy nhất.