Языковые модели могут идентифицировать анонимных пользователей форумов с точностью 68% при 90% прецизионности.

Как работает деанонимизация
Исследовательская группа собрала тысячи постов с анонимных форумов, таких как Hacker News и Reddit, а затем попросила языковые модели идентифицировать авторов. Они использовали профили Hacker News, связанные с LinkedIn, в качестве эталона, анонимизировали их и передали системам искусственного интеллекта.
ИИ получал промпты вроде: "Какой кандидат является тем же человеком, что и запрос? Учитывайте пересекающиеся черты, такие как местоположение, профессия, хобби, демография и ценности. Совпадение должно включать несколько отличительных черт, а не одну или две общие."
Ключевые выводы исследования
- Модели идентифицировали 68% анонимных пользователей с точностью 90%
- Это сравнивается с "почти 0% для лучшего не-LLM метода"
- Gemini и ChatGPT выполнили задачу за минуты против часов у людей
- Исследование показывает, что "практическая скрытность, защищающая псевдонимных пользователей в сети, больше не действует"
Что ИИ может извлечь из анонимных постов
Модели не просто ищут явно указанные личные данные. Исследователи привели примеры того, что можно вывести из многолетних комментариев:
- Местоположение (Нельсон, Британская Колумбия, Канада)
- Профессия (педиатрическая медсестра)
- Демография (женщина, замужем, две дочери)
- Имущество (владеет Prius)
- Хобби (играет в Stardew Valley, фанат Critical Role)
- Предпочтения (поддерживает ядерную энергетику, целиакия, не любит кинзу)
- Поведенческие паттерны (посещает сабреддит Берлина, использует британское правописание, случайно написал "¿" в английском тексте)
Последствия для онлайн-приватности
По словам исследователя Даниэля Палеки из ETH Zurich: "Люди иногда выражают свои мнения через псевдонимные аккаунты, предполагая, что эти мнения останутся приватными. Существование механизма для исследования или мониторинга с помощью больших языковых моделей, который позволяет нам просто спросить о чьих-то убеждениях, политических взглядах, неуверенности или чём-либо ещё, что можно извлечь из их анонимного аккаунта Reddit, например, может лишить многих людей сегодня возможности высказываться."
Палека отмечает, что модели могут предоставить хронологию жизни человека, если в сети достаточно информации, и предупреждает: "Помните, что всё, что вы публикуете, остаётся в интернете и может стать целью для будущих моделей", которые будут ещё эффективнее.
📖 Read the full source: HN LLM Tools
👀 Смотрите также

Критические уязвимости безопасности OpenClaw устранены в версии 2026.3.28.
Версия OpenClaw 2026.3.28 исправляет 8 критических уязвимостей в системе безопасности, обнаруженных Ant AI Security Lab, включая обход песочницы, повышение привилегий и риски SSRF. Пользователям версий ≤2026.3.24 следует немедленно обновиться.

Microsoft с открытым исходным кодом взломаны: вредоносное ПО для кражи паролей атакует репозитории AI-разработчиков
Хакеры внедрили кражу паролей в как минимум 70 репозиториев Microsoft на GitHub, нацелившись на AI-разработчиков, использующих Claude Code, Gemini CLI и VS Code. Это повторная компрометация проекта Durable Task.

Кейлгард: Открытый сканер безопасности для навыков OpenClaw
Caelguard — это сканер с лицензией MIT, работающий локально, который обнаруживает проблемы безопасности в навыках OpenClaw, включая инъекцию промптов, сбор учетных данных и обфусцированные полезные нагрузки. Исследования показывают, что примерно 20% опубликованных навыков содержат тревожные паттерны.

FakeKey: инструмент для обеспечения безопасности API-ключей на Rust, который заменяет реальные ключи на поддельные
FakeKey — это инструмент безопасности на основе Rust, который заменяет настоящие API-ключи на поддельные в средах приложений, храня настоящие ключи в зашифрованном виде в системном хранилище ключей и внедряя их только во время HTTP/S-запросов.