텍사스 오스틴 (Texas University of Austin) 연구원에 따르면 사용자의 개인 정보를 식별 할 수 있고 사용자의 개인 정보를 침해 할 수 있다고 전했다.

웹 사이트 운영자는 파트너 및 광고주와 사용자 데이터를 공유 한 후 종종 공유합니다. 주소, 생년월일과 같은 개인 식별 정보. Arvind Narayanan과 동료 연구원 인 Vitaly Shmatikov는 이러한 "익명화 된"데이터 세트를 분석함으로써 그들이 작업해야하는 정보의 양에 따라 Twitter의 약 3 분의 2에 해당하는 Flickr 사용자를 식별 할 수 있음을 발견했습니다.

[추가 정보: Windows PC에서 멀웨어를 제거하는 방법] Narayanan은 인터뷰에서 "많은 사람들이 온라인에서 정보를 공유하고 익명으로 여길 것으로 기대합니다. 그러나 자신의 정체성이 하나의 소셜 네트워크에서 확인 될 수 있다면 다른 네트워크에서 자신이 누구인지를 알아 내거나 적어도 "강력한 추측"을 할 수 있다고 그는 말했다.

친구의 즉각적인 원이 아니라 소셜 네트워크에있는 모든 친구들 간의 연결 패턴을 분석합니다. 그는 "사람들의 네트워크가 많을수록 향후 어디에서나 누군가를 익명으로 쉽게 알 수있다"고 말했다.

2006 년에는 검색 연구자에게 유용한 도구를 제공하기를 희망하면서 AOL 650,000 개 이상의 사용자 검색 기록 데이터베이스를 발표했습니다. 이 데이터가 삭제되었지만 New York Times가 검색어를 기반으로 한 사용자를 식별하는 데 오랜 시간이 걸리지 않아 익명의 데이터가 사람들을 식별하는 데 사용될 수있는 방법을 보여줍니다.

University of Texas 연구원은 감시를 원하는 정부 기관이나 온라인 마케팅 담당자 또는 메시지를 통해 사람들을 타겟팅하려는 사기꾼이 사용할 수 있습니다. 그리고 소셜 네트워크에만 적용되는 것은 아닙니다. Narayanan과 Shmatikov는 2 년 전에 비슷한 기술을 사용하여 Netflix에서 공개 한 익명의 영화 등급 데이터를 Netflix 사용자와 어떻게 비교할 수 있는지 보여주었습니다.

이 연구는 또한 사용자에 관한 정보를 공유하는 소셜 네트워크에 대한 개인 정보 보호 정책에 영향을 미치지 만 제거 된 이름과 같은 개인적으로 식별 가능한 정보를 포함합니다. Narayanan과 Shmatikov에 따르면, 현재의 기술은 단순히 사람들을 익명으로 만들지 않는다. "소셜 네트워크 사업자는 사용자 프라이버시에 관한 한 익명화를 '감옥 탈출'카드로 삼는 것을 중단해야한다. 대지. "사용자는 자신의 정보가 익명으로 처리 되더라도 자신의 정보가 제 3 자에게 공개 될 때이를 사용자에게 알려야하며 탈퇴 할 수있는 기회를 제공해야합니다."