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

10.07.2026
Китайские роботы захватывают российский рынок
10.07.2026
CISO опасаются, что топ-менеджеры не осознают все киберриски
10.07.2026
«ЮниКредит Банк» не оставляет попыток уйти из России
10.07.2026
ЕК взялась за страны, проигнорировавшие Директиву NIS2
10.07.2026
Аппарат правительства России свяжет ИИ с ЭДО
10.07.2026
Google сделает резервное копирование автоматическим
09.07.2026
«Ключевой профиль применения LSTM в сотовых сетях — умное распределение ресурсов»
09.07.2026
Мосбиржа анонсировала ИИ-комплаенс
09.07.2026
Данные — топливо финтеха. Банкиры помогают россиянам с бензином
09.07.2026
Вайбкодинг помог переизобрести голубиную почту

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных