Недавнее академическое исследование показывает, что крупные языковые модели (LLM) способны «деанонимизировать» пользователей интернета в масштабных сценариях. Основываясь только на содержании публичных публикаций, модель может предположить истинную личность анонимного аккаунта. Это открытие не только вызвало обеспокоенность со стороны внешнего мира, но и вызвало обсуждения в криптосообществе о том, можно ли раскрыть истинную личность Сатоши Накамото.
Исследования показывают: LLM облегчают деанонимизацию личной информации
Исследование под названием «Использование LLM для масштабной онлайн-деанонимизации» отметило, что LLM могут извлекать подсказки идентичности из неструктурированного текста и выполнять семантический поиск и сравнение в огромных базах данных для выполнения высокоавтоматизированных атак на деанонимизацию.
Исследовательская группа разработала четырёхэтапный процесс: Извлечение, Поиск, Обоснование и Калибровка, чтобы моделировать то, как злоумышленники восстанавливают личные характеристики из публичных документов, чтобы соответствовать реальным личностям.
Обзор масштабной исследовательской рамки деанонимизации
В эксперименте исследователи сопоставили аккаунты Hacker News с профилями LinkedIn, и при точности 99% около 45% настоящих личностей всё ещё удалось восстановить. В экспериментах с аккаунтами Reddit, даже после сегментации времени и фильтрации контента, модель всё равно выявляла определённый процент пользователей при условиях высокой точности.
Саймон Лермен, автор статьи, считает, что LLM — это не создание новых возможностей идентификации, а значительное снижение стоимости ручного отслеживания или масштабирования атак на деанонимизацию.
«Защита псевдонимом» аннулирована? ИИ будет ставить под сомнение онлайн-анонимность
В прошлом псевдоним использовался как защитная мера не потому, что его невозможно было идентифицировать, а потому, что его было слишком дорого. Лермен отмечает, что LLM именно это изменили: «Модели могут обрабатывать десятки тысяч данных за короткое время, автоматизируя процесс человеческого расследования.»
Он подчеркнул, что это не означает, что все анонимные аккаунты будут немедленно раскрыты, но «пока остаётся достаточно текстовых подсказок», модель получит возможность восстановить профиль личности. Другими словами, текст может стать целью для добытых микроданных в будущем, даже без имени или ссылки на аккаунт сигналы, такие как интересы, происхождение или языковые привычки, могут стать основой для идентификации.
Скрытые опасения в мире криптовалют: станет ли он-чейн-прозрачность инструментом мониторинга?
Это исследование быстро вызвало обсуждения в криптосообществе. Мерт Мумтаз, соучредитель Helius Labs, считает, что блокчейн по своей сути опирается на псевдонимные личности, и все записи о транзакциях остаются постоянно публичными.
Он опасается, что блокчейн, который изначально считался децентрализованной финансовой инфраструктурой, может стать высокопрозрачным инструментом мониторинга в такой ситуации.
(Публичная коллекция биткоина больше не обнажённая!) Как тихие платежи достигают удобства и защиты конфиденциальности)
Раскроет ли Сатоси Накамото ИИ? Стилистический анализ новых переменных
В то же время Ник Картер, партнёр Castle Island Ventures, также поднял ещё один вопрос: если LLM могут проводить продвинутый стилометрический анализ, возможно ли определить истинную личность Сатоши Накамото, сравнивая прошлые письма, посты на форумах и тексты белых книг?
Он считает, что теоретически, если существуют соответствующие образцы опубликованных работ, модель может соответствовать вероятностно; Однако это всё ещё статистический вывод, а не подтверждающий инструмент. Если автор меняет стиль письма или не пишет публично под своим настоящим именем, его практически сложно определить.
(Файлы Эпштейна раскрывают раннюю сеть власти Биткоина, может ли этим сексуальным преступником быть Сатоши Накамото?) )
Когда ИИ влияет на конфиденциальность: технологии шифрования и анонимности всё ещё нуждаются в обновлении
В заключении Лермен подчеркнул, что не пытается вызвать панику, но отметил, что традиционные механизмы шифрования и анонимности необходимо обновить. Раньше беспокоили только структурированные данные, но теперь можно распознать даже неструктурированный текст. Конфиденциальность — это уже не только техническая проблема, но и политика платформ, привычки раскрытия данных и социальные нормы.
В условиях стремительного развития возможностей ИИ, как пересматривается и защищается конфиденциальность пользователей, также стало важным вопросом для различных компаний.
Эта статья LLM может подорвать онлайн-анонимность и конфиденциальность: может ли ИИ узнать, кто такой Сатоши Накамото? впервые появилось на Chain News ABMedia.
Отказ от ответственности: Информация на этой странице может поступать от третьих лиц и не отражает взгляды или мнения Gate. Содержание, представленное на этой странице, предназначено исключительно для справки и не является финансовой, инвестиционной или юридической консультацией. Gate не гарантирует точность или полноту информации и не несет ответственности за любые убытки, возникшие от использования этой информации. Инвестиции в виртуальные активы несут высокие риски и подвержены значительной ценовой волатильности. Вы можете потерять весь инвестированный капитал. Пожалуйста, полностью понимайте соответствующие риски и принимайте разумные решения, исходя из собственного финансового положения и толерантности к риску. Для получения подробностей, пожалуйста, обратитесь к
Отказу от ответственности.
