Intelligenza artificiale e rischio di deanonimizzazione degli account online
Una ricerca rivela che i moderni language model possono identificare identità reali dietro profili online anonimi con alta precisione.
Un nuovo studio condotto da ricercatori di Anthropic ed ETH Zurich dimostra che i large language models (LLM) sono in grado di deanonimizzare su larga scala profili online considerati anonimi. I risultati, pubblicati su arXiv, mostrano che l'intelligenza artificiale può collegare pseudonimi digitali a identità reali analizzando testi pubblici, interessi personali, dettagli demografici e stile di scrittura.
Gli esperimenti hanno coinvolto l'associazione di utenti di Hacker News ai rispettivi profili LinkedIn, la correlazione di account Reddit tra diverse community e la ricostruzione di profili scorporati appartenenti alla stessa persona. In questi test, i sistemi basati su LLM hanno ottenuto fino al 68% di recall e il 90% di precision, superando nettamente i metodi tradizionali.
Secondo i ricercatori, questa capacità riduce significativamente la practical obscurity che proteggeva giornalisti, whistleblower e utenti comuni nei contesti sensibili. “Il costo di identificazione di un profilo può scendere a pochi dollari, rendendo indagini di massa alla portata di molti”, evidenzia lo studio.
Il lavoro, realizzato in ambienti controllati e su dati pubblici, invita a ripensare la quantità di informazioni personali diffuse online. Tra le possibili difese emergono strumenti di privacy evoluti e sistemi di anonimizzazione, cruciali per proteggere l’identità digitale nell’era dell’AI.
