Новости
В новом выпуске печатного издания Science, который вышел на текущей неделе, исследователи из MIT (Массачусетский технологический институт) информировали читателей о результатах эксперимента, который наглядно демонстрирует насколько трудно на сегодняшний день сохранить приватность в этом мире. Сегодня можно провести идентификацию личности по кассовым чекам из магазинов.
Они сумели показать, что обладая только лишь четырьмя информационными фрагментами – место и дата четырех покупок – реально определить 9 из 10 человек в массиве метаданных относительно транзакций, имеющих отношение к кредитным картам 1,1 миллионов пользователей в течение трех месяцев.
Добавив в рассмотрение информацию относительно сумм покупок, исследователи увеличили процент опознаваемых людей, при этом для подобного понадобилось только три вектора информации, в то время как пять векторов предоставляли возможность идентифицировать практически каждого человека.
Соответственно, кто-то, кто скопировал всего лишь три чека ваших недавних покупок, либо, к примеру, одну фотографию из Instagram, на которой вы собрались с друзьями за чашечкой кофе, один чек, один твит, информирующий всех относительно того, что вы приобрели новый телефон. С этой информацией любой человек будет иметь 94% возможность узнать конкретно вашу историю кредитных расчетов из миллионов записей других людей.
По определениям авторов, выполнить подобное можно даже для массивов, в которых номера кредитных карточек, адреса, номера и какая-либо иная информация, которая считается персональной – отсутствует. Все зависит от желания конкретных лиц найти какую-нибудь информацию об интересующем их индивидууме.
Неточные исходные сведения делали задачу сложнее, но как бы там ни было, четыре приобретения с пятидесяти процентной неопределенностью в своей стоимости, которые были совершены на протяжении одной недели в одном из более чем 200 расположенных неподалеку магазинов, предоставляли возможность опознать более 70% пользователей.
Вместе с тем, ученые начали новую работу, и она представляет собой продолжение проводимого ранее исследования. Подобный анализ, который был проведен около двух лет назад для данных мобильной связи, показал аналогичные результаты.
