Android

Pag-aaral: Ang mga Numero ng Social Security ay Nakukulang

What is Technical Analysis? Introductory Technical Analysis Explained

What is Technical Analysis? Introductory Technical Analysis Explained
Anonim

Ang pag-aaral, na inilathala sa Sa Linggo sa journal ng Mga Proceedings ng National Academy of Sciences, nagsisilbi bilang isang maingat na babala na ang mga SSN ay lalong mahina, ang paglalagay ng higit pang mga tao sa panganib ng pagnanakaw ng pagkakakilanlan.

"Maliban kung ang mga estratehiya sa pagpapagaan ay ipinatutupad, ang predictability ng SSNs ay naglalantad sa mga panganib Ang pag-aaral ay nagmumula sa Carnegie Mellon University's Alessandro Acquisti, isang assistant professor of information techno

Gross at Acquisti ay bumuo ng isang algorithm na pinag-aralan ang data mula sa Death Master File ng Social Security Administration, isang pampublikong database ng mga 65 milyong Amerikano na namatay at ang kanilang mga SSN, na ay ginagamit para sa mga layuning antipraud.

Sila ay tumingin para sa mga numerong pattern sa SSN ng namatay, pagguhit ng mga ugnayan sa pagitan ng kung saan ang isang tao ay ipinanganak at ang kanilang petsa ng kapanganakan at kung paano ang data na nauugnay sa kanilang SSN.

"Ang aming prediksyon algorithm nananamantala ang pagmamasid na ang mga indibidwal na may malapit na petsa ng kapanganakan at magkaparehong estado ng SSN na pagtatalaga ay malamang na magbahagi ng mga katulad na SSN, "ang isinulat nila.

Ang unang tatlong digit ng isang SSN ay isang numero ng lugar, na batay sa Zip code ng pahatid na ipinadala kapag ang isang card ay inilapat para sa. Ang susunod na dalawang digit ay isang numero ng grupo, na itinalaga sa isang "tumpak ngunit hindi sunud-sunod na pagkakasunod-sunod sa pagitan ng isa at 99." Ang huling algorithm, kung saan ang mga may-akda ay hindi detalyado, ay matagumpay na tinutukoy ang unang limang digit para sa 44 porsiyento ng mga talaan sa Death Master File para sa mga taong ipinanganak sa pagitan ng 1989 hanggang 2003. Ang kumpletong SSN maaaring mapili para sa 8.5 porsiyento ng mga taong nasa ilalim ng 1,000 pagtatangka. Para sa mga taong ipinanganak sa pagitan ng 1973 at 1988, ang algorithm ay maaaring mahulaan ang unang limang digit para sa 7 porsiyento ng mga nasa Death Master File.

"Ang mga SSN ay dinisenyo bilang mga tagapagpakilala sa isang oras kapag ang mga personal na computer at identity theft ay hindi maiisip," Sinabi ng pag-aaral.

Iba pang mga pagbabago sa kung paano ang Social Security Administration na nagtatalaga ng mga numero ay naging mas madali ang paghula. Noong 1989, ipinahayag ng ahensiya ang isang programa na tinatawag na Enumeration at Birth, na nagtatalaga ng mga SSN sa mga bagong silang na sanggol bilang bahagi ng proseso ng sertipikasyon ng kapanganakan.

Gayunpaman, ang mga pagbabagong nadagdagan ang kaugnayan sa pagitan ng petsa ng kapanganakan ng isang tao at lahat ng siyam na digit ng isang SSN, lalo na Para sa mga taong mas kaunti ang populasyon, mas madaling matuklasan ang mga SSN, ang mga mananaliksik ay nagsulat.

Bukod pa rito, ang paglaganap ng impormasyon sa mga profile ng social networking, gaya ng bayang pinagmulan ng isang tao at petsa ng kapanganakan, ay nagdudulot ng mas malaking panganib sa mga tao, dahil ang impormasyong iyon ay maaaring gamitin upang ipahiwatig ang mga SSN.

"Ang ganitong mga natuklasan ay nagpapakita ng mga nakatagong mga gastos sa pagkapribado ng malawakang pagsabog ng impormasyon at ang mga kumplikadong mga pakikipag-ugnayan sa maraming mga mapagkukunan ng data sa modernong mga ekonomiya ng impormasyon." sa tingin ay tumpak at patakbuhin ang mga ito sa pamamagitan ng mga serbisyo sa pag-apruba ng credit Kahit na marami sa mga serbisyong iyon ay limitahan ang bilang ng mga pagtatangka upang i-verify ang data, maaaring gamitin ang botnets upang masubukan ang maraming SSN upang matiyak na wasto ang mga ito, isinulat nila.