Un nuovo studio svela che l’algoritmo rileva dettagli e abitudini di scrittura per collegare i profili anonimi ai reali account LinkedIn

• Un nuovo studio pubblicato su arXiv rivela come i modelli linguistici avanzati possano de-anonimizzare gli utenti analizzando la scrittura nei post
• L’intelligenza artificiale incrocia piccoli dettagli quotidiani battute e manie sintattiche con banche dati pubbliche come LinkedIn trovando corrispondenze
• Nei test condotti il sistema ha garantito una precisione del 90% e un’accuratezza del 67% identificando utenti anche tra profili Reddit differenti
• Il costo dell’operazione è bassissimo oscillando tra 1 e 4 dollari per account eliminando quella che gli scienziati chiamano oscurità pratica
• La tecnologia offre spunti utili per la cybersecurity ma pone seri rischi per la privacy di attivisti whistleblower e cittadini comuni

Per anni ci siamo illusi che bastassero un nickname di fantasia e un avatar bizzarro per proteggere la nostra identità sul web. Purtroppo quella rassicurante sensazione di oscurità pratica sta crollando miseramente sotto i colpi della tecnologia. Uno studio pubblicato sulla piattaforma scientifica arXiv dimostra che i moderni modelli linguistici di grandi dimensioni possono trasformarsi in abilissimi investigatori digitali. Per smascherare l’utente anonimo non servono foto né dati anagrafici diretti, ma è sufficiente analizzare la sintassi e la scelta dei vocaboli.

L’intelligenza artificiale parte dall’analisi sistematica di tutto ciò che un utente scrive su community popolari come Reddit o Hacker News. Ogni commento, battuta o riferimento culturale viene processato trasformando lo stile espositivo in una mappa matematica dell’individuo. A quel punto l’algoritmo esegue un confronto incrociato con i dati presenti sul web aperto o su piattaforme professionali quali LinkedIn. Attraverso tecniche di embedding semantico il sistema individua corrispondenze e assegna un punteggio di affidabilità prima di svelare la reale identità.

Test di precisione sul campo e implicazioni per la privacy

I ricercatori hanno condotto una verifica rigorosa su quasi mille profili LinkedIn per verificare l’efficacia del metodo di de-anonimizzazione. Pur eliminando dai profili qualsiasi riferimento esplicito, nomi o link diretti, l’algoritmo ha mostrato performance straordinarie. Il sistema basato su intelligenza artificiale ha raggiunto una precisione del 90% e un’accuratezza complessiva toccando il 67%. La tecnologia è riuscita persino a riconoscere il medesimo utente attivo su account Reddit differenti e in periodi distinti.

Un aspetto inquietante della ricerca riguarda i costi di gestione dell’operazione, assolutamente accessibili a chiunque. Identificare la persona reale nascosta dietro un profilo fittizio richiede infatti una spesa calcolata tra 1 e 4 dollari di potenza di calcolo. Se da un lato questa scoperta rappresenta un prezioso strumento di cybersecurity contro truffatori e reti di disinformazione, dall’altro mette a dura prova la tutela della privacy. Attivisti e whistleblower rischiano di veder azzerata la propria protezione, imponendo una seria riflessione sul futuro della trasparenza digitale.

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Questo articolo è stato verificato con:

• https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/42823818/
• https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/jeab.70146
• https://www.researchgate.net/publication/394641151_Decoding_Diversity_Are_There_Patterns_in_the_Organization_of_Grooming_Movements_in_Domestic_Cats

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