Штучний інтелект допомагає розкривати анонімні акаунти в соціальних мережах

Сучасні системи штучного інтелекту дедалі частіше використовуються для аналізу даних в інтернеті. Нові дослідження показують, що великі мовні моделі можуть допомагати встановлювати особи користувачів, які раніше вважалися анонімними у соціальних мережах.

Фахівці зі штучного інтелекту Саймон Лермен і Деніел Палека провели експеримент, у якому перевірили здатність моделей знаходити зв’язки між анонімними профілями та реальними людьми. За результатами тестів система змогла зіставити значну частину акаунтів з профілями на інших платформах. Дослідники зазначають, що такі технології можуть змінити уявлення про приватність у цифровому просторі.

За даними міжнародних аналітичних звітів, понад 4,9 мільярда людей у світі користуються соціальними мережами, а близько 30–40% користувачів мають хоча б один псевдонім або анонімний профіль. Це означає, що величезна кількість людей потенційно може бути ідентифікована за непрямими цифровими слідами.

Як штучний інтелект знаходить реальних людей

Під час дослідження в систему вводили дані з анонімних профілів: тексти дописів, згадки про події, місця або звички. Після цього штучний інтелект аналізував відкриті джерела в інтернеті та намагався знайти збіги.

Наприклад, у гіпотетичному випадку користувач згадував труднощі у школі та прогулянки з собакою на ім’я Бісквіт у парку Долорес. Система порівняла ці деталі з іншими платформами та змогла з високою точністю визначити власника акаунта.

Великі мовні моделі здатні синтезувати інформацію з різних джерел — від постів у соціальних мережах до форумів, блогів та відкритих баз даних. Те, що раніше вимагало багато годин ручного аналізу, тепер виконується автоматично.

Ризики для приватності та кібербезпеки

Експерти попереджають, що такі технології можуть використовуватися не лише для досліджень. Уряди можуть застосовувати їх для моніторингу активістів або анонімних користувачів, а кіберзлочинці — для створення складних шахрайських схем.

Згідно зі звітами з кібербезпеки, у 2023 році понад 70% фішингових атак використовували персоналізовану інформацію про жертву. Штучний інтелект може значно спростити створення таких атак, аналізуючи відкриті дані людини.

Професор кібербезпеки Марк Хуарес зазначає, що мовні моделі здатні аналізувати не лише соціальні мережі, але й інші відкриті джерела, включаючи статистичні бази даних або медичні записи, які можуть бути недостатньо анонімізовані.

Чи означає це кінець анонімності

Попри потенційні ризики, дослідники наголошують, що штучний інтелект не завжди здатний точно ідентифікувати людину. У багатьох випадках даних недостатньо або існує занадто багато можливих збігів.

Професор Марті Херст пояснює, що такі системи працюють лише тоді, коли користувач повторює однакові деталі про себе на різних платформах.

Фахівці закликають переглянути підходи до захисту персональних даних. Серед можливих рішень — обмеження масового збору інформації, контроль вебскрапінгу та зменшення обсягів відкритих даних.