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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 23 марта 2026 г.🔗 Source
Языковые модели могут идентифицировать анонимных пользователей форумов с точностью 68% при 90% прецизионности.
Ad

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)
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

Критические уязвимости безопасности OpenClaw устранены в версии 2026.3.28.
Безопасность

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.

OpenClawRadar
Microsoft с открытым исходным кодом взломаны: вредоносное ПО для кражи паролей атакует репозитории AI-разработчиков
Безопасность

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.

OpenClawRadar
Кейлгард: Открытый сканер безопасности для навыков OpenClaw
Безопасность

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.

OpenClawRadar
FakeKey: инструмент для обеспечения безопасности API-ключей на Rust, который заменяет реальные ключи на поддельные
Безопасность

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.

OpenClawRadar