Был проведен эксперимент, удалось правильно идентифицировать 226 из 338 пользователей Hacker News — это 67% при точности около 90%. Модель анализировала тексты постов, извлекала демографические и карьерные детали, интересы и особенности стиля письма. Затем она проводила веб-поиск и сопоставляла полученные признаки с реальными профилями. Также исследователи проверили, можно ли сопоставлять между собой разные псевдонимные аккаунты. Классические методы почти не дали результата, тогда как подход с LLM показал до 68% полноты при 90% точности. 😎 Здесь о кибербезе
💻 LLM массово деанонимизируют пользователей Reddit и Hacker News
Был проведен эксперимент, удалось правильно идентифицировать 226 из 338 пользователей Hacker News — это 67% при точности около 90%.
Модель анализировала тексты постов, извлекала демографические и карьерные детали, интересы и особенности стиля письма. Затем она проводила веб-поиск и сопоставляла полученные признаки с реальными профилями.
Также исследователи проверили, можно ли сопоставлять между собой разные псевдонимные аккаунты. Классические методы почти не дали результата, тогда как подход с LLM показал до 68% полноты при 90% точности.
