Netgi rūpestingiausiai savo asmens duomenis laikantys paslaptyje interneto individai nepasislėps socialiniuose tinkluose nuo smalsesnių savo draugų, rašo „New Scientist“.
Jūs savo „Facebook“ paskyroje esate nustatęs funkciją „Tik draugams“, jūs apsaugojote savo anketą tinkle „Twitter“ ir nedrįstumėte net pagalvoti, kad paliksite savo virtualų pėdsaką tokioje buvimo vietos mainų svetainėje kaip „Foursquare“ – kitaip sakant, net prisijungęs tinkle jaučiatės pakankamai saugus, ar ne? Klystat. Mes kiekvienas netyčia nutekiname svarbios informacijos savo virtualiems bičiuliams.
„Iš tiesų galima numanyti daug dalykų apie žmones, net jeigu jie ganėtinai diskretiškai elgiasi prisijungę prie tinklo“, – sako Adamas Sadilekas iš Ročesterio universiteto Niujorke. Jis sukūrė sistemą, kaip nustatyti „Twitter“ vartotojo buvimo vietą pagal tai, kur yra to vartotojo draugai. Įrankis nurodo vartotojo vietą netgi 100 metrų spinduliu ir 85 proc. tikslumu.
A. Sadilekas su kolegomis siekia socialinius tinklus paversti į prognozuojantį modelį, vadinamą dinamiškuoju Bajeziniu (Bayesian) tinklu. Bet kuriuo metu taškai tiriamojo asmens tinkle susideda iš jo draugų buvimo vietų – informacija, gauta iš laiko susikirtimo mazgų, lemia labiausia tikėtiną taikinio vietą erdvėje.
Tyrėjų komanda išbandė modelį su 4 milijonais „tvytininkų“ Los Andžele ir Niujorke, kurie skelbė savo buvimo vietą. Pasirodo, užtenka palyginti poros savaičių duomenis apie vartotojo buvimo vietą su vietos duomenimis iš artimiausių dviejų jo draugų tinkle, kad nustatytum asmens padėtį 100 metrų spinduliu ir 77 proc. tikslumu. Tikimybė padidėja iki 85 proc., kai informacija sujungiama iš devynių draugų. Net jeigu kažkas niekuomet nesidalino savo buvimo vieta viešai, tą individą vis tiek galima atrasti 47 proc. tikslumu vos iš dviejų artimiausių tinklo draugų pateikiamos informacijos.
Pagal modelį galima nustatyti ne tik apytikrę vartotojo vietą, bet ir numanyti jo draugus, o tuomet į buvimo vietos nustatymą įjungti ir dar daugiau žmonių.
„Įsivaizduokite, kad proceso kilpa plečiasi toliau ir toliau“, – sako A. Sadilekas. Galiausiai modelis gali nustatyti apytikrę kiekvieno „Twitter“ vartotojo vietą. Privatumo advokatai turėtų atšokti iš siaubo, tačiau mokslininkas sako, kad metodas gali duoti naudos infekcijų protrūkio ar savižudybių prevencijos srityse.
Ne tik „Twitter“, bet ir „Facebook“ draugai, per daug apie save atskleidžiantys, gali padėti kitiems prisijungti prie savo paskyros. Pernai „Facebook“ išleido naują „socialinio autentiškumo“ sistemą, skirtą užkardyti įtartinus prisijungimus. Tačiau kompiuterių inžinierius Hyoungshickas Kimas su kolegomis iš Kembridžo universiteto aptiko ir jos trūkumų.
Sakykime, jus įprastai prie feisbuko jungiatės iš Londono, bet vieną dieną „Facebook“ pamato prisijungimą iš Australijos. Galimas daiktas, esate atostogose, bet juk gali būti, kad į jūsų paskyrą laužiasi slaptažodį išsiaiškinęs programišius, todėl tinklo socialinio autentiškumo sistema blokuoja šiuos prisijungimus, nebent sėkmingai pereinate draugų atpažinimo nuotraukose testą.
Atrodytų, saugu, bet H. Kimas pastebi, kad įrankis saugo tik nuo nepažįstamųjų – antai pavydus sutuoktinis lengvai turėtų atpažinti bendrus draugus. Kadangi nemažai „Facebook“ vartotojų nuotraukas skelbia viešai, ryžtingas asmuo galėtų be didesnio vargo nuotraukas surinkti ir sukurti duomenų bazę iš jūsų draugų veidų ir galiausiai, panaudojęs veido atpažinimo programą, pergudrauti tinklo socialinio autentiškumo sistemą. H. Kimas siūlo nediskretiškus ir viešai nuotraukas pateikiančius draugus pašalinti iš šios saugumo sistemos.
Vis dėlto net ir tai dar neužtikrina visiško saugumo – programinė „blakė“ gali išviešinti jūsų privačius duomenis, kaip neseniai atsitiko pačiam „Facebook“ vadovui Markui Zuckerbergui. Dėl saugumo skylės į viešumą pateko jo nuotraukos. Sisteminė klaida piktavaliams programišiams leido prieiti prie vartotojų fotografijų, net jei jos buvo privačios. Netrukus „Facebook“ trūkumą pašalino. Šiai saugumo ydai išspręsti tyrėjai iš Masačiuseso technologijų instituto netgi pasitelkė naują programavimo kalbą „Jeeves“.
Galiausiai „Facebook“ nėra tik „atgarsių kambarys“ tinkle, kur vartotojai seka paskui pastabas, kurios atitinka jų pačių požiūrį. Eytanas Bakshy iš Mičigano universiteto padalino 253 milijonus „Facebook“ vartotojų į „stiprius“ ir „silpnus“. Suskaičiavus duomenis, pasirodė, kad didžioji dalis pasidalintos informacijos sklinda išimtinai per vartotojų silpnuosius mazgus, nes tokių yra žymiai daugiau, skelbia „New Scientist“.
Beje, „Ekonomika.lt“ neseniai pranešė, kad vartotojai jau gali įsidiegti ir specialias programas, nustatančias, kurie draugai pasišalino iš tinklo bičiulių būrio.
