Eelk\u00f5ige suutsid teadlased ennustada kasutajate j\u00e4rgmisi isiklikke atribuute ainult nende muusikahuvi p\u00f5hjal:<\/p>\n
- \n
- Vanus<\/li>\n
- Asukoht<\/li>\n
- Sugu<\/li>\n
- Suhtestaatus<\/li>\n<\/ul>\n
Kuigi paber, milles teadlased oma leiud avaldasid, on praegu veidi vana (avaldatud 2012. aastal), on see suurep\u00e4rane n\u00e4ide sellest, kuidas privaatne teave v\u00f5ib sotsiaalmeedia v\u00f5rgustike kaudu lekkida isegi siis, kui olete peaaegu k\u00f5ik andmed enda kohta n\u00e4htamatuks muutnud. kolmandad osapooled.<\/p>\n
Sa oled see, kes sulle meeldib<\/h2>\n
Sotsiaalmeedia veebisaitide privaatsusseaded annavad kasutajatele t\u00e4nap\u00e4eval palju suurema kontrolli oma teabe n\u00e4htavuse \u00fcle (sotsiaalmeedia v\u00f5rgustike lugematutest privaatsusrikkumistest<\/a> on siiski kasu olnud).<\/p>\n
Kuid kas sellest t\u00f5esti piisab, et v\u00e4ltida teie varjatud teabe paljastamist?<\/strong> Kahjuks n\u00e4itavad INRIA Prantsusmaa teadlaste uuringud vastupidist.<\/p>\n
Uurijad n\u00e4itasid, et kasutades kasutaja Facebookis avaldatud muusikalisi eelistusi ja huvisid, on v\u00f5imalik ennustada tema vanust, sugu, suhte staatust ja asukohta.\u00a0<\/strong><\/p>\n<\/p>\n
Kuna enamiku kasutajate huvid, meeldimised ja mittemeeldimised on avalikult k\u00e4ttesaadavad, ei pea potentsiaalne j\u00e4litaja liiga palju vaeva n\u00e4gema, et n\u00e4ha, mis enamikule kasutajatele Facebookis meeldib. Sealt edasi on statistilise korrelatsiooni ja t\u00f5en\u00e4osuse k\u00fcsimus, et selgitada v\u00e4lja teie isiklikumad atribuudid, nagu suhte staatus ja asukoht.<\/p>\n
Niisiis, kuidas t\u00e4pselt saab AI programm v\u00e4lja teie isiklikud \u00fcksikasjad, l\u00e4htudes teile meeldivast lihtsustatud p\u00f5him\u00f5ttest?<\/p>\n
Muusikamaitsest isiklike andmeteni<\/h2>\n
Oletame, et teie Facebooki profiili peidetud isiklik atribuut on teie vanus (mida tahame j\u00e4reldada) ja teile meeldis Metallica ametlik leht (mille olete otsustanud avalikustada). Lisaks oletame lihtsuse huvides, et Metallicast on huvitatud veel viis avalikku Facebooki profiili, kes on samuti oma vanuse avalikult avaldanud. Kui neist 4 inimest viiest on vanuser\u00fchmas 18-24, siis h\u00e4\u00e4lteenamusega on teie varjatud omadus (antud juhul teie vanus) t\u00f5en\u00e4oliselt ka 18-24.\u00a0<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/vpn.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/post-136332-625d4a7966a9a.png\")
<\/a><\/p>\n(Seda n\u00e4idet kasutatakse ainult illustratiivsetel eesm\u00e4rkidel ja see ei pruugi vastata tegelikkusele)<\/p>\n
Kuigi l\u00e4henemine n\u00e4ib liiga lihtne, et olla t\u00f5hus, said teadlased<\/strong> m\u00f5ne kasutaja atribuudi puhul j\u00e4relduse t\u00e4psuseks 72,5%.<\/strong> See saavutati, kasutades muusikahuvi ainsat ennustavat tegurit palju suuremast avalikult vaadatavate isiklike huvide hulgast. Keerulisemad mudelid, mis suudavad arvestada mitme kasutaja huvidega, ei suuda mitte ainult j\u00e4reldada suuremat valikut isiklikke atribuute, vaid teevad seda veelgi suurema t\u00e4psusega.<\/p>\n
Ja see on p\u00f5hjust muretsemiseks, sest kasutajate privaatsustundlikud atribuudid sotsiaalmeedias, isegi kui need on peidetud, ei ole nii turvalised, kui tavap\u00e4rane tarkus usub.<\/p>\n
N\u00f5usoleku dilemma<\/h2>\n
Selle isiklike omaduste ennustamise meetodi v\u00f5imsaim omadus on see, et see tugineb ainult Facebooki kasutajate enda avaldatud teabele muusikahuvide kohta,<\/p>\n
Selles l\u00e4henemisviisis pole absoluutselt midagi keerulist, n\u00e4iteks pahavara kasutamist v\u00f5i teabe sunniviisilist rikkumist. See tehnika lihtsalt kasutab v\u00f5rgus saadaolevat maksimaalselt \u00e4ra ja teave meie huvide kohta on lihtsalt midagi sellist, mis on sotsiaalmeedia v\u00f5rgustike ajastul ohtralt saadaval.<\/p>\n
See muudab nimetatud tehnika eraelu puutumatuse kaitset k\u00e4sitlevate \u00f5igusaktidega silmapaistvalt keeruliseks, eriti kuna kasutaja n\u00f5usolek on avalikult juurdep\u00e4\u00e4setava teabe puhul kaudne. Seadus v\u00f5ib kaitsta meie privaatsust, kui on t\u00f5endeid kasutajateabe rikkumise v\u00f5i kuritarvitamise kohta, n\u00e4iteks kui teie privaatsele teabele p\u00e4\u00e4sevad juurde kolmandad osapooled.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/vpn.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/post-136332-625d4a7c73e0f.jpg\")
<\/a><\/p>\nK\u00e4esoleval juhul tugineb tehnika \u00fcksnes keerulistele oletustele, mida v\u00f5imaldab t\u00e4ielikult avalikult k\u00e4ttesaadav kasutajateave, millega kaasneb kaudne n\u00f5usolek \u00fcldsuse juurdep\u00e4\u00e4setavuse kohta<\/strong>.<\/p>\n
Selle vastu tundub mulle igasugune \u00f5iguskaitse m\u00f5eldamatu. Te paluksite keelata enda \u00e4raarvamise praktika, et kaevata kedagi kohtusse selle eest, et ta ennustas t\u00e4pselt teie suhtestaatust teie muusikaliste eelistuste p\u00f5hjal, mille te oma tahtega r\u00f5\u00f5msalt avaldasite.<\/p>\n
Sellegipoolest saab uurija mudelit kasutada \u00f5elamatel ja \u00f5iguslikult kaitsvamatel eesm\u00e4rkidel kui pelgalt \u00e4raarvamism\u00e4ngud.<\/p>\n
Ettevalmistused privaatsusega seotud h\u00e4daolukorraks<\/h2>\n
M\u00f5ned teadlaste tehnika v\u00f5imalikud kuritarvitused h\u00f5lmavad doksimist. T\u00e4nu v\u00f5imalusele koondada kasutaja isiklikke andmeid<\/a> nende huvide p\u00f5hjal, muudab doksimine r\u00fcndajate jaoks lihtsamaks, j\u00e4ttes suurema hulga kasutajaid haavatavaks teabelekke ja v\u00f5rgus kokkupuute eest.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/vpn.inform.click\/wp-content\/uploads\/2022\/04\/post-136332-625d4a7d8fc42.jpg\")
<\/a><\/p>\n