-Опубликован доклад ETH/MATS/Anthropic на arXiv — LLM могут деанонимизировать пользователей в проммасштабе. -Конвейер ESRC — Extract, Search, Reason, Calibrate — извлекает маркеры, строит эмбеддинги и автоматически верифицирует совпадения. -Тест HN↔LinkedIn — 67% идентификаций при 90% точности — показывает реальную эффективность метода. -На 89 000 кандидатов — 45,1% совпадений при 99% точности, классические методы дали ≈0,1% — скачок по точности и масштабу. -Стоимость атаки через коммерческие API — $1–4 на цель — деанонимизация стала дешёвой и доступной. -Исследователи рекомендуют rate limits, детекцию скрейпинга и блокировку массового экспорта данных — меры для защиты приватности платформ. This message was sent automatically with n8n