Анонимность в интернете больше не стоит считать надёжной

Теперь человека можно раскрыть примерно за $1 - и не спецслужбами, а любым, у кого есть доступ к Claude или ChatGPT и несколько его анонимных постов.

ETH Z?rich и Anthropic опубликовали исследование “Large-Scale Online Deanonymization with LLMs”, в котором показали автоматическую систему деанонимизации.

Как работает система:

Она полностью автономно:

- анализирует анонимные посты

- извлекает личностные сигналы (интересы, стиль, факты)

- ищет совпадения в интернете

- определяет, кто стоит за аккаунтом

Работает на разных платформах: Reddit, Hacker News, LinkedIn и даже на отредактированных интервью.

Результаты:

- Hacker News — 67% пользователей идентифицированы

- Если система делала предположение — 90% точности

- Reddit (учёные под псевдонимами) — 52%

- Интервью с удалёнными личными данными — 9 из 33 всё равно раскрыты

Пайплайн состоит из четырёх этапов (ESRC):

1. Extract — извлечение идентификационных сигналов из текста

2. Search — поиск кандидатов через embeddings по тысячам профилей

3. Reason — логическое сопоставление кандидатов (LLM)

4. Calibrate — оценка уверенности, чтобы ошибки были минимальны

Старые методы деанонимизации (например, атака времён Netflix Prize) показали почти нулевую эффективность.

LLM не просто улучшили подход — они сделали прежние методы практически бесполезными.

Даже если пользователь меняет интересы и темы, система всё равно находит совпадения:

- 67% совпадений при точности 90%

- 38% при точности 99%

Чем мощнее модель — тем выше вероятность деанонимизации.

Каждое улучшение reasoning-возможностей усиливает такую атаку.

Почему это трудно остановить:

Каждый шаг выглядит безобидно:

- суммаризация текста

- вычисление embeddings

- ранжирование профилей

Ни один отдельный запрос не выглядит как попытка деанонимизации, поэтому фильтры и лимиты почти бесполезны.

Вывод исследователей:

> Пользователи, которые пишут под постоянными псевдонимами, должны исходить из того, что их аккаунты могут быть связаны с реальной личностью.

По прогнозам, даже среди 1 миллиона кандидатов система может достигать ~35% совпадений при точности 90%.

Фактически:

каждый анонимный аккаунт, каждый комментарий и каждое «это никто со мной не свяжет» — теперь превращаются в поисковые микроданные.

Практическая анонимность в интернете становится всё менее реальной.

arxiv.org/pdf/2602.16800

Источник: vk.com

Комментарии: