Ang mga mananaliksik ay maaaring ID Anonymous Twitterers

maaaring makilala ang impormasyon tungkol sa kanilang mga gumagamit at pagkatapos ay ibahagi ang data na iyon ay maaaring naka-kompromiso sa privacy ng kanilang mga gumagamit, ayon sa mga mananaliksik sa University of Texas sa Austin.

Nakita nila ang isang malapit na pagtingin sa paraan ng anonymous na data ay maaaring masuri at may dumating sa ilang nakakagulat na konklusyon. Sa isang papel na nakatakdang ihahatid sa isang paparating na kumperensya sa seguridad, ipinakita nila kung paano nila mapalabas ang mga koneksyon sa mga social social network tulad ng Twitter at Flickr. Pagkatapos ay nakilala nila ang mga tao na nasa parehong network sa pamamagitan ng pagtingin sa maraming koneksyon na nakapalibot sa kanilang mga kaibigan sa network. Ang pamamaraan ay hindi epektibo 100 porsiyento, ngunit ito ay maaaring gumawa ng ilang mga gumagamit na hindi komportable tungkol sa kung dapat nilang pahintulutan ang kanilang data na maibahagi sa isang hindi nakikilalang format.

Mga operator ng web site ay kadalasang nagbahagi ng data tungkol sa mga gumagamit na may mga kasosyo at mga advertiser pagkatapos na alisin ito anumang personal na makikilalang impormasyon tulad ng mga pangalan, address o petsa ng kapanganakan. Nakita ni Arvind Narayanan at kapwa tagapagpananaliksik na si Vitaly Shmatikov na sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga "hindi nakikilalang" mga hanay ng datos na ito, maaari nilang kilalanin ang mga gumagamit ng Flickr na nasa Twitter din tungkol sa dalawang-ikatlo ng oras, depende sa kung gaano karaming impormasyon ang kanilang gagana.

[Karagdagang pagbabasa: Paano tanggalin ang malware mula sa iyong Windows PC]

"Maraming panahon na ang mga tao ay magbabahagi ng impormasyon sa online at inaasahan nila na hindi sila kilala," sabi ni Narayanan sa isang interbyu. Ngunit kung ang kanilang pagkakakilanlan ay matukoy sa isang social network, posibleng malaman kung sino sila sa ibang network, o kahit na gumawa ng isang "malakas na hula," sinabi niya.

Ginagawa nila ito hindi lamang sa pamamagitan ng pagtingin sa isa ang kaagad na bilog ng mga kaibigan ng tao, ngunit sa pamamagitan ng pag-aaral ng mga pattern sa mga koneksyon sa pagitan ng lahat ng mga kaibigan sa social network. "Ang higit pa sa network ng isang tao ay maaari mong i-map out, mas madali itong ma-de-anonymize ng isang tao sa hinaharap, saanman sila maaaring pumunta," sinabi niya.

Noong 2006, umaasa na bigyan ang mga mananaliksik sa paghahanap ng isang kapaki-pakinabang na tool, AOL naglabas ng isang database ng higit sa 650,000 mga tala ng paghahanap ng gumagamit. Kahit na ang data na ito ay scrubbed, hindi ito nagagalaw para sa New York Times upang makilala ang isang gumagamit batay sa kanyang mga query sa paghahanap, na nagpapakita kung paano parang hindi nakikilalang data ay maaaring magamit upang makilala ang mga tao.

Ang pamamaraan na inilarawan sa pamamagitan ng University of Texas ang mga mananaliksik ay maaaring gamitin ng mga ahensya ng gobyerno na naghahanap upang magsagawa ng pagsubaybay o sa pamamagitan ng mga online na marketer o kahit scammer na gustong i-target ang mga tao sa kanilang mga mensahe. At hindi lamang ito nalalapat sa mga social network. Ang pamamaraan na ito ay maaaring gamitin upang tukuyin ang mga gumagamit sa mga database ng mga tawag sa telepono masyadong, sinabi ng mga mananaliksik.

Narayanan at Shmatikov ginamit katulad na diskarte dalawang taon na ang nakakaraan upang ipakita kung paano nila matukoy ang mga gumagamit ng Netflix sa pamamagitan ng paghahambing ng anonymous na rating ng data ng pelikula na inilabas ng Netflix sa ang mga pampublikong magagamit na mga review na nai-post sa Database ng Pelikula sa Internet.

Ang pananaliksik ay mayroon ding mga implikasyon para sa mga patakaran sa privacy sa mga social network, na nagbabahagi ng impormasyon sa mga gumagamit, ngunit may personal na makikilalang impormasyon tulad ng mga pangalan na inalis. Ayon sa Narayanan at Shmatikov, ang mga kasalukuyang diskarte ay hindi nagpapahiwatig ng mga tao.

"Ang mga social-network operator ay dapat tumigil sa pag-aanunsiyo sa anonymization bilang 'lumabas ng kulungan' na card habang ang user privacy ay nababahala," isulat nila sa kanilang Web lugar. "Dapat nilang ipaalam sa mga gumagamit kapag ang kanilang impormasyon ay isiwalat sa mga ikatlong partido, kahit na ang impormasyong ito ay hindi nakikilala, at bigyan sila ng pagkakataong mag-opt out."