Penyelidik Dapat ID Anonymous Twitterers

maklumat yang boleh dikenalpasti mengenai pengguna mereka dan kemudian berkongsi data itu mungkin menjejaskan privasi pengguna mereka, menurut para penyelidik di University of Texas di Austin.

Mereka melihat dengan jelas cara data anonim boleh dianalisis dan telah sampai kepada beberapa kesimpulan yang mengganggu. Dalam kertas kerja yang akan dihantar pada persidangan keselamatan yang akan datang, mereka menunjukkan bagaimana mereka dapat memetakan hubungan di rangkaian sosial awam seperti Twitter dan Flickr. Mereka kemudiannya dapat mengenal pasti orang-orang yang berada di kedua-dua rangkaian dengan melihat banyak sambungan di sekitar rangkaian rakan mereka. Teknik ini tidak 100 peratus berkesan, tetapi ia mungkin membuat beberapa pengguna tidak selesa sama ada mereka harus membenarkan data mereka dikongsi dalam format tanpa nama.

Pengendali laman web sering berkongsi data tentang pengguna dengan rakan dan pengiklan selepas mencubanya apa-apa maklumat peribadi seperti nama, alamat atau tarikh lahir. Arvind Narayanan dan rakan penyelidik Vitaly Shmatikov mendapati bahawa dengan menganalisis set data "tanpa nama" ini, mereka dapat mengenal pasti pengguna Flickr yang juga di Twitter sekitar dua pertiga masa, bergantung kepada berapa banyak maklumat yang mereka perlu bekerjasama.

[Bacaan lanjut: Bagaimana untuk membuang malware dari PC Windows anda]

"Banyak masa orang akan berkongsi maklumat dalam talian dan mereka akan mengharapkan mereka tidak dikenali," kata Narayanan dalam satu temu bual. Tetapi jika identiti mereka dapat dipastikan di satu rangkaian sosial, mungkin untuk mengetahui siapa mereka berada di rangkaian lain, atau sekurang-kurangnya membuat "tebak kuat", katanya.

Mereka melakukan ini bukan hanya dengan melihat satu rakan seketika seketika orang, tetapi dengan menganalisis corak dalam hubungan antara semua rakan di rangkaian sosial. "Semakin banyak rangkaian seseorang yang anda dapat memetakan, semakin mudah ia tidak mengenali seseorang di masa depan, di mana sahaja mereka pergi," katanya.

Pada tahun 2006, dengan harapan dapat memberikan penyelidik carian alat yang berguna, AOL mengeluarkan pangkalan data lebih daripada 650,000 rekod carian pengguna. Walaupun data ini dibersihkan, tidak lama lagi bagi New York Times untuk mengenal pasti satu pengguna berdasarkan permintaan cariannya, menunjukkan bagaimana data tanpa nama dapat digunakan untuk mengenal pasti orang.

Teknik yang diterangkan oleh University of Texas penyelidik boleh digunakan oleh agensi kerajaan yang ingin melakukan pengawasan atau oleh pemasar dalam talian atau penipu yang ingin menargetkan orang dengan mesej mereka. Dan ia bukan hanya terpakai kepada rangkaian sosial.

Narayanan dan Shmatikov menggunakan teknik serupa dua tahun yang lalu untuk menunjukkan bagaimana mereka dapat mengenal pasti pengguna Netflix dengan membandingkan data penarafan filem tanpa nama yang dikeluarkan oleh Netflix dengan ulasan awam yang disiarkan di Pangkalan Data Filem Internet.

Penyelidikan ini juga mempunyai implikasi untuk dasar privasi di rangkaian sosial, yang berkongsi maklumat mengenai pengguna, tetapi dengan maklumat peribadi seperti nama yang dialih keluar. Menurut Narayanan dan Shmatikov, teknik-teknik semasa tidak membuat orang menjadi tidak dikenali.

"Pengendali rangkaian sosial sepatutnya berhenti bergantung pada pengucapan tanpa nama sebagai 'keluar dari penjara' sepanjang privasi pengguna," mereka menulis di Web mereka tapak. "Mereka harus memaklumkan kepada pengguna apabila maklumat mereka didedahkan kepada pihak ketiga, walaupun maklumat ini telah dinonimoni, dan memberi mereka peluang untuk tidak ikut serta."