Еженедельные взаимодействия в социальных сетях образуют электронные подписи, по которым можно узнавать людей
Ваши действия в группе людей могут вас выделить среди толпы — для ИИ уж точно.
Научные сотрудники журнала Nature Communications провели исследование и выяснили, что искусственный интеллект в половине случаев из 40 000 может правильно угадать целевой номер, основываясь только на данных о взаимодействиях человека с телефоном и контактами. Результаты исследования показали, что пользователи используют методы, по которым их нетрудно вычленить из массива данных, который должен быть анонимным, и опознать.
«Ни для кого не секрет, что люди остаются в пределах своих коммуникативных кругов и взаимодействуют с ними регулярно, что и формирует паттерны в течение некоторого времени», — утверждает специалист в области информатики из Миннесотского университета Джайдип Шривастава. «Но сам факт того, что компьютеры могут использовать эти паттерны и шаблоны для идентификации человека, — это сюрприз для нас».
Анонимность пользователей регулируется Общим регламентом о защите персональных данных Европейского Союза и Законом Калифорнии о защите персональных данных потребителей, но особенности этих положений в том, что данные могут передаваться без согласия людей, но с одним условием — набор данных должен быть абсолютно анонимным. «Некоторые компании дают пользователям псевдонимы», — говорит исследователь компьютерной конфиденциальности Ив-Александр де Монтджой. «Результаты исследования показывают, что этого не происходит».
Де Монтджой с группой исследователей и ученых создали свой искусственный интеллект, который похож на нейронные сети человеческого мозга, чтобы протестировать гипотезу о том, что еженедельные взаимоотношения людей в сети можно использовать для их вычленения из датасета по закономерностям.
Исследователи протестировали изобретение на данных, собранных с более чем 40 тысяч смартфонов с подписками на разные сервисы. Массив содержал в себе следующие параметры: дату общения, продолжительность, типа (звонок или сообщение), псевдонимы сторон и кто инициировал общение.
Коммуникативные данные были организованы в виде паутины, где узлы выступали в качестве пользователя и его недавних контактов, а нити, соединяющие эти узлы — параметры общения. Ученые показали ИИ данные об известном человеке, а затем загружали собранную анонимную информацию, чтобы робот, по примеру работы с известным пользователем, попытался идентифицировать неизвестного. В результате примерно в половине случаев ИИ правильно смог распознать личность, и именно благодаря внутренним контактам.
Ученые, участвовавшие в этом исследовании, выразили надежду, что эти результаты помогут главам государств отрегулировать законы так, чтобы обеспечить полную защиту данных граждан.
