人工智慧可以低成本辨識網路使用者的身分

ETH Zurich、MATS 與 Anthropic 的研究人員開發了一套 AI 去匿名化流程，只利用公開網路搜尋、文字嵌入與推理模型，就能將使用化名的線上帳號與真實身分連結。系統會從貼文中擷取個人線索，搜尋相符的個人檔案，評估候選人，並校準其信心程度。 在一項涉及338名 Hacker News 使用者的測試中，研究人員已知這些使用者的身分，系統正確辨識出226人，也就是67%，而其猜測的精確率約為90%。面對由89,000個個人檔案組成的候選池，在90%精確率下，召回率降至約50%。研究人員估計，每個目標的成本為1至4美元，不需要駭客入侵、資料外洩或內部人士權限。 這項名為〈Large-scale online deanonymization with LLMs〉的研究警告，AI 去匿名化會把工作場所、地點、嗜好與寫作習慣等零散細節連結起來，削弱網路上實際可享有的匿名性。不過，測試使用了受控資料集，並未證明所有匿名帳號都能被辨識。研究人員沒有公開程式碼、提示詞或發現的身分，並表示這項工作已通過倫理審查。 對加密貨幣交易者而言，這項研究突顯了日益升高的隱私與營運安全風險。公開貼文、交易所討論與社群媒體活動，可能有助於將化名與真實身分連結，增加遭到起底、成為針對性詐騙目標及面臨人身威脅的風險。