В Гарвардской школе опровергли анонимность данных, собираемых компаниями

Студенты Гарвардской школы инженерных и прикладных наук им. Джона А. Полсона Даша Метрополитански и Киан Аттари разработали инструмент-анализатор больших массивов пользовательских данных, утекших в результате взломов.

С его помощью они доказали, что деанонимизировать пользователей гораздо проще, чем принято считать.

«Отдельная утечка данных похожа на кусочек головоломки. Сама по себе она не представляет опасность, но когда несколько утечек объединены, они образуют удивительно чёткую картину личности пользователя», – сообщили исследователи.

Например, первая компания может хранить только логины, пароли, имейлы и другую основную информацию об учётной записи, вторая – данные браузинга или геолокационные метки. По отдельности эти записи не помогут идентифицировать человека, но в совокупности они раскрывают многочисленные подробности.

Также было обнаружено, что пользователи по-прежнему не используют уникальные пароли или менеджеры паролей – из 96 тыс. проанализированных только 26 тыс. были уникальными.

«Киберпреступнику не обязательно искать конкретную цель. Теперь они могут искать пользователей, которые отвечают определённому набору критериев», – сказала Даша Метрополитански.

С помощью нового инструмента студенты за несколько секунд создали набор данных с более чем 1000 человек, которые обладают большим капиталом, состоят в браке, имеют детей, а также зарегистрированы на сайтах знакомств.

5 февраля, 2020

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

17.07.2026
Минцифры — за «нулевые» SIM-карты
17.07.2026
ИИ перешёл от сортировки резюме непосредственно к собеседованиям
17.07.2026
Киберустойчивость в фокусе «Информзащиты»
17.07.2026
Мастер ПДн от ARinteg включен в реестр отечественного ПО
17.07.2026
С 2027 года о банкирах расскажут только базовый минимум
17.07.2026
Три сотни репозиториев скрывали прожорливую малварь
17.07.2026
«Антиплагиат»: Остановить распространение ИИ уже невозможно
16.07.2026
ООН: Сложность задач, решаемых ИИ-моделями, удваивается каждые 4–7 месяцев
16.07.2026
«Яндекс» подтвердил безопасность всех ИИ-моделей семейства Alice AI
16.07.2026
Кто заплатит жертве скамеров, покажет проверка

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных