Insbesondere konnten die Forscher die folgenden pers\u00f6nlichen Eigenschaften der Nutzer allein aufgrund ihres Musikinteresses vorhersagen:<\/p>\n
- \n
- Alter<\/li>\n
- Standort<\/li>\n
- Geschlecht<\/li>\n
- Beziehungsstatus<\/li>\n<\/ul>\n
Obwohl das Papier, in dem die Forscher ihre Ergebnisse ver\u00f6ffentlichten, jetzt ein wenig alt ist (ver\u00f6ffentlicht im Jahr 2012), dient es als hervorragendes Beispiel daf\u00fcr, wie private Informationen durch soziale Mediennetzwerke durchsickern k\u00f6nnen, selbst wenn Sie so ziemlich alle Daten \u00fcber sich selbst unsichtbar gemacht haben Dritte.<\/p>\n
Du bist, was dir gef\u00e4llt<\/h2>\n
Die Datenschutzeinstellungen auf Social-Media-Websites geben den Benutzern heute eine viel gr\u00f6\u00dfere Kontrolle \u00fcber die Sichtbarkeit ihrer Informationen (die unz\u00e4hligen Datenschutzverletzungen von Social-Media-Netzwerken<\/a> hatten schlie\u00dflich einen gewissen Nutzen).<\/p>\n
Aber reicht das wirklich aus, um zu verhindern, dass Ihre versteckten Informationen offengelegt werden?<\/strong> Leider beweist die Forschung von Wissenschaftlern von INRIA France das Gegenteil.<\/p>\n
Die Forscher zeigten, dass es m\u00f6glich ist, anhand der musikalischen Vorlieben und Interessen eines Benutzers, wie sie auf Facebook offengelegt wurden, sein Alter, Geschlecht, Beziehungsstatus und Standort vorherzusagen.\u00a0<\/strong><\/p>\n<\/p>\n
Da die Interessen, Vorlieben und Abneigungen der meisten Benutzer \u00f6ffentlich verf\u00fcgbar sind, muss sich ein potenzieller Stalker nicht allzu sehr anstrengen, um zu sehen, was den meisten Benutzern auf Facebook gef\u00e4llt. Von dort aus ist es eine Frage der statistischen Korrelation und Wahrscheinlichkeit, Ihre pers\u00f6nlicheren Attribute wie Beziehungsstatus und Standort herauszufinden.<\/p>\n
Also, wie genau ermittelt ein KI-Programm pers\u00f6nliche Details \u00fcber Sie auf der vereinfachten Basis dessen, was Ihnen gef\u00e4llt?<\/p>\n
Vom Musikgeschmack bis zu pers\u00f6nlichen Details<\/h2>\n
Angenommen, ein verstecktes pers\u00f6nliches Attribut in Ihrem Facebook-Profil ist Ihr Alter (darauf wollen wir schlie\u00dfen) und Sie haben die offizielle Seite von Metallica geliked (die Sie \u00f6ffentlich machen m\u00f6chten). Nehmen Sie weiter der Einfachheit halber an, dass es 5 andere \u00f6ffentliche Facebook-Profile gibt, die an Metallica interessiert sind und zuf\u00e4llig auch ihr Alter f\u00fcr alle sichtbar offengelegt haben. Wenn 4 von 5 davon in der Altersgruppe 18-24 sind, dann wird Ihr verstecktes Attribut (in diesem Fall Ihr Alter) per Mehrheitswahl wahrscheinlich auch 18-24 sein.\u00a0<\/p>\n
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<\/a><\/p>\n(Dieses Beispiel dient nur der Veranschaulichung und entspricht nicht unbedingt der Realit\u00e4t)<\/p>\n
W\u00e4hrend der Ansatz zu einfach erscheint, um effektiv zu sein, erzielten die Forscher f\u00fcr einige Benutzerattribute<\/strong> eine Inferenzgenauigkeit von 72,5 % .<\/strong> Dies wurde erreicht, indem der einzige pr\u00e4diktive Faktor des Musikinteresses aus einem viel gr\u00f6\u00dferen Pool \u00f6ffentlich einsehbarer pers\u00f6nlicher Interessen verwendet wurde. Anspruchsvollere Modelle, die mehrere Benutzerinteressen ber\u00fccksichtigen k\u00f6nnen, werden nicht nur in der Lage sein, auf eine gr\u00f6\u00dfere Bandbreite pers\u00f6nlicher Attribute zu schlie\u00dfen, sondern sie tun dies auch mit noch gr\u00f6\u00dferer Genauigkeit.<\/p>\n
Und das ist ein Grund zur Beunruhigung, denn datenschutzrelevante Attribute von Benutzern in sozialen Medien sind, selbst wenn sie verborgen sind, nicht so sicher, wie uns die herk\u00f6mmliche Meinung glauben macht.<\/p>\n
Das Zustimmungsdilemma<\/h2>\n
Das st\u00e4rkste Merkmal dieser Methode zur Vorhersage pers\u00f6nlicher Attribute ist, dass sie sich ausschlie\u00dflich auf die selbst offengelegten Informationen von Facebook-Nutzern \u00fcber Musikinteressen st\u00fctzt.<\/p>\n
Der Ansatz ist absolut nicht zweifelhaft, wie z. B. die Verwendung von Malware oder erzwungene Datenschutzverletzungen. Die Technik macht einfach das Beste aus dem, was online verf\u00fcgbar ist, und Informationen \u00fcber unsere Interessen sind im Zeitalter der sozialen Netzwerke zuf\u00e4llig etwas, das reichlich verf\u00fcgbar ist.<\/p>\n
Dies macht die besagte Technik zu einer au\u00dferordentlichen Herausforderung, wenn es um Datenschutzgesetze geht, zumal die Zustimmung des Benutzers in \u00f6ffentlich zug\u00e4nglichen Informationen enthalten ist. Das Gesetz kann unsere Privatsph\u00e4re sch\u00fctzen, wenn es Hinweise auf einen Versto\u00df oder Missbrauch von Benutzerinformationen gibt, z. B. wenn Dritte auf Ihre privaten Informationen zugreifen.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/vpn.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/post-136332-625d4a7c73e0f.jpg\")
<\/a><\/p>\nIm vorliegenden Fall st\u00fctzt sich die Technik ausschlie\u00dflich auf ausgekl\u00fcgelte Vermutungen, die vollst\u00e4ndig durch \u00f6ffentlich verf\u00fcgbare Benutzerinformationen erm\u00f6glicht werden, die die implizite Zustimmung der \u00f6ffentlichen Zug\u00e4nglichkeit mit sich bringen<\/strong>.<\/p>\n
Dagegen erscheint mir eine Rechtsverteidigung nicht denkbar. Sie w\u00fcrden darum bitten, das Raten selbst zu verbieten, um jeden zu verklagen, der Ihren Beziehungsstatus anhand Ihrer musikalischen Vorlieben genau vorhergesagt hat, die Sie gerne freiwillig offengelegt haben.<\/p>\n
Nichtsdestotrotz kann das Modell des Forschers f\u00fcr sch\u00e4ndlichere und rechtlich vertretbarere Zwecke als blo\u00dfe Ratespiele verwendet werden.<\/p>\n
Vorbereitung auf einen Datenschutz-Notfall<\/h2>\n
Einige der m\u00f6glichen Missbr\u00e4uche der Technik der Forscher beinhalten Doxing. Mit der M\u00f6glichkeit, pers\u00f6nliche<\/a> Daten eines Benutzers basierend auf seinen Interessen zusammenzuf\u00fcgen, wird Doxing f\u00fcr Angreifer einfacher, wodurch eine gr\u00f6\u00dfere Anzahl von Benutzern anf\u00e4llig f\u00fcr potenzielle Informationslecks und Online-Offenlegung wird.<\/p>\n
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<\/a><\/p>\n