शोधकर्ता बेनामी ट्विटर्स कर सकते हैं

व्यक्तिगत रूप से पट्टी वाली वेबसाइटें ऑस्टिन में टेक्सास विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के मुताबिक, उनके उपयोगकर्ताओं के बारे में पहचानने योग्य जानकारी और फिर साझा करें कि डेटा उनके उपयोगकर्ताओं की गोपनीयता से समझौता कर सकता है।

उन्होंने अज्ञात डेटा का विश्लेषण किया जा सकता है और कुछ लोगों के पास आ गया है परेशान निष्कर्ष। आने वाले सुरक्षा सम्मेलन में एक पेपर सेट को डिलीवर करने के लिए, उन्होंने दिखाया कि वे ट्विटर और फ़्लिकर जैसे सार्वजनिक सोशल नेटवर्क पर कनेक्शन कैसे मैप करने में सक्षम थे। फिर वे उन लोगों की पहचान करने में सक्षम थे जो अपने नेटवर्क के आसपास के कई कनेक्शन देखकर दोनों नेटवर्क पर थे। तकनीक 100 प्रतिशत प्रभावी नहीं है, लेकिन इससे कुछ उपयोगकर्ताओं को इस बारे में असहज हो सकता है कि उन्हें अपने डेटा को अज्ञात प्रारूप में साझा करने की अनुमति देनी चाहिए।

वेब साइट ऑपरेटर अक्सर इसे छोड़ने के बाद भागीदारों और विज्ञापनदाताओं के साथ डेटा साझा करते हैं किसी व्यक्तिगत रूप से पहचाने जाने योग्य जानकारी जैसे नाम, पते या जन्म तिथियां। अरविंद नारायणन और साथी शोधकर्ता विटाली शमटिकोव ने पाया कि इन "अनामित" डेटा सेट का विश्लेषण करके, वे फ़्लिकर उपयोगकर्ताओं की पहचान कर सकते हैं जो ट्विटर पर भी दो-तिहाई समय के बारे में जानकारी दे सकते हैं, इस पर निर्भर करता है कि उन्हें कितनी जानकारी के साथ काम करना है।

[आगे पढ़ें: अपने विंडोज पीसी से मैलवेयर कैसे निकालें]

"कई बार लोग ऑनलाइन जानकारी साझा करेंगे और वे उम्मीद करेंगे कि वे अज्ञात हैं," नारायणन ने एक साक्षात्कार में कहा। लेकिन अगर उनकी पहचान एक सोशल नेटवर्क पर पता लगाई जा सकती है, तो यह पता लगाना संभव है कि वे किसी अन्य नेटवर्क पर कौन हैं, या कम से कम "मजबूत अनुमान" बनाते हैं।

वे इसे सिर्फ एक करके देखकर नहीं करते व्यक्ति के तत्काल सर्कल, लेकिन सोशल नेटवर्क पर सभी दोस्तों के बीच कनेक्शन में पैटर्न का विश्लेषण करके। उन्होंने कहा, "किसी व्यक्ति के नेटवर्क जितना अधिक आप मानचित्र कर सकते हैं, उतना आसान हो सकता है जितना कि वे भविष्य में किसी को अज्ञात कर सकते हैं, जहां भी वे जा सकते हैं।" 99

2006 में, खोज शोधकर्ताओं को एक उपयोगी टूल देने की उम्मीद है, एओएल 650,000 से अधिक उपयोगकर्ता खोज रिकॉर्ड का डेटाबेस जारी किया। यद्यपि यह डेटा साफ़ किया गया था, लेकिन न्यूयॉर्क टाइम्स के लिए अपने खोज प्रश्नों के आधार पर एक उपयोगकर्ता की पहचान करने में काफी समय नहीं लगा, यह दिखाता है कि लोगों की पहचान के लिए अज्ञात डेटा का उपयोग कैसे किया जा सकता है।

टेक्सास विश्वविद्यालय द्वारा वर्णित तकनीक शोधकर्ताओं का इस्तेमाल सरकारी एजेंसियों द्वारा निगरानी या ऑनलाइन विपणक या यहां तक ​​कि स्कैमर द्वारा किया जा सकता है जो लोगों को अपने संदेशों के साथ लक्षित करना चाहते हैं। और यह न केवल सोशल नेटवर्क पर लागू होता है। शोधकर्ताओं का कहना है कि इस विधि का इस्तेमाल फोन कॉल के डेटाबेस में उपयोगकर्ताओं की पहचान के लिए भी किया जा सकता है।

नारायणन और शमतिकोव ने दो साल पहले इसी तकनीक का इस्तेमाल किया था ताकि यह दिखाया जा सके कि नेटफ्लिक्स द्वारा जारी किए गए अनाम मूवी रेटिंग डेटा की तुलना करके वे नेटफ्लिक्स उपयोगकर्ताओं की पहचान कैसे कर सकते हैं इंटरनेट मूवी डेटाबेस पर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध समीक्षाएं पोस्ट की गईं।

शोध में सामाजिक नेटवर्क पर गोपनीयता नीतियों के प्रभाव भी हैं, जो उपयोगकर्ताओं पर जानकारी साझा करते हैं, लेकिन व्यक्तिगत रूप से पहचाने जाने योग्य जानकारी जैसे नाम हटा दिए जाते हैं। नारायणन और शमतिकोव के मुताबिक, वर्तमान तकनीकें लोगों को अज्ञात नहीं बनाती हैं।

"सोशल नेटवर्क ऑपरेटर को अज्ञातकरण पर निर्भर होना चाहिए क्योंकि 'जेल से बाहर निकलें' कार्ड के रूप में उपयोगकर्ता गोपनीयता के संबंध में है," वे अपने वेब पर लिखते हैं साइट। "उन्हें उपयोगकर्ताओं को सूचित करना चाहिए जब उनकी जानकारी तीसरे पक्ष को प्रकट की जाती है, भले ही यह जानकारी अनामित हो, और उन्हें ऑप्ट आउट करने का मौका दें।"