Алгоритм MIT идентифицирует человека по четырем кассовым чекам

В вышедшем на этой неделе номере журнала Science, ученые из Массачусетского технологического института (MIT) ознакомили читателей с результатами исследования, наглядно демонстрирующего сложность сохранения приватности в современном мире.

Они показали, что имея в своем распоряжении всего четыре фрагмента информации — даты и места четырех покупок — можно идентифицировать 9 из 10 людей в массиве метаданных о транзакциях по кредитным картам 1,1 миллиона пользователей за три месяца.

Добавив в рассмотрение сведения о суммах покупок, ученые смогли увеличить долю опознаваемых людей, причем для этого потребовалось лишь три вектора данных, тогда как пять векторов позволяли идентифицировать почти любого.

Это означает, что некто, скопировавший всего три чека на ваши недавние покупки, или, например, один чек, один снимок Instagram, где вы пьете кофе с друзьями, и один твит о купленном вами телефоне, будет иметь 94% шансов извлечь именно вашу историю расчетов по кредитке из миллионов других записей.

Как подчеркивают авторы, осуществить это возможно даже для массивов, где отсутствуют имена, адреса, номера кредитных карточек и любая другая информация, которую принято считать личной.

Неточная исходная информация усложняла задачу, тем не менее, четыре покупки с 50%-й неопределенностью в цене, совершенные в течение недели в одном из 150 близлежащих магазинов, позволяли правильно идентифицировать свыше 70% пользователей.

Новая работа является продолжением более раннего исследования. Аналогичный анализ, проведенный два года назад для данных сотовой связи, дал схожие результаты.

Комп’ютерний розум: генеративний штучний інтелект у рішеннях AWS