📱 Forscher der ETH Zürich haben in Zusammenarbeit mit Experten von Anthropic gezeigt, dass moderne Sprachmodelle (LLM) in der Lage sind, die Identitäten von Besitzern anonymer Konten effektiv zu offenbaren. Diese Entdeckung gefährdet die Pseudonymität als eine der Hauptmethoden zum Schutz der Privatsphäre im Netz.
➡️ Algorithmen vergleichen Nachrichten von Nutzern auf verschiedenen Plattformen, indem sie freien Text und versteckte Verhaltensmuster analysieren. In Experimenten konnten die neuronalen Netze 68 % der anonymen Profile erfolgreich identifizieren, während die Genauigkeit der Identifizierung in einzelnen Fällen 90 % erreichte.
📍 Schlüsselmethoden der Analyse:
1. plattformübergreifende Verbindungen: Die KI analysierte Profile auf Hacker News und LinkedIn über Links. Selbst nach der Entfernung aller direkten Erwähnungen von Namen oder Nachnamen stellte das Sprachmodell die Verbindung zwischen den Konten nur anhand des Stils und des Inhalts der Nachrichten genau her;
2. digitale Fingerabdrücke (Mikroidentifikatoren): Mithilfe von Daten über Vorlieben und Aktivitätsgeschichte, ähnlich dem berühmten Netflix Prize-Datensatz, rekonstruiert die KI die Identität einer Person ohne direkte Hinweise auf persönliche Daten;
3. Analyse der Interessen auf Reddit: Eine Studie hat gezeigt, dass Diskussionen über spezifische Themen (zum Beispiel Filme) in verschiedenen Gemeinschaften ein einzigartiges Merkmal darstellen. Wenn ein Nutzer über mehr als zehn Filme kommentiert, steigt die Genauigkeit seiner Identifizierung auf 99%.
