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월요일에 National Academy of Proceedings of the National Academy of Sciences는 SSN이 점점 더 취약 해져서 더 많은 사람들이 신원 도용의 위험에 처하게 될 것이라고 경고합니다. "910"전략을 완화하지 않으면 SSN의 예측 가능성이 위험에 노출됩니다.
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연구는 카네기 멜론 대학의 Alessandro Acquisti 조교수 인 정보 기술 Gross와 Acquisti는 사망 한 6,500 만명의 미국인과 그들의 SSN에 대한 공개 데이터베이스 인 사회 보장국의 Death Master File 데이터를 분석하는 알고리즘을 개발했습니다.
그들은 사망 한 SSN의 숫자 패턴을 찾아 사람이 태어난 곳과 출생일과 그 데이터가 SSN과 관련되는 방식과의 상관 관계를 그려 냈습니다."우리의 예측 알고리즘은 관찰 결과를 이용합니다 SSN 할당의 동일한 생년월일 및 동일한 상태의 개인은 유사한 SSN을 공유 할 가능성이 있습니다 "라고 SSN의 처음 세 자리는 제공된 우편 주소의 우편 번호를 기반으로 한 영역 번호입니다. 카드가 신청되었을 때. 다음 두 자릿수는 "1에서 99 사이의 정확하지만 비 연속적인 순서로 지정되는 그룹 번호입니다." 마지막 네 자리 숫자는 일련 번호입니다.
저자가 자세히 설명하지 않은 알고리즘은 1989 년에서 2003 년 사이에 태어난 사람들의 죽음 마스터 파일 기록의 44 %에 대해 처음 다섯 자리를 확인했습니다. 전체 SSN 1,000 명 이하의 사람들을 대상으로 한 8.5 %의 사람들을 골라 낼 수있다. 1973 년과 1988 년 사이에 태어난 사람들은 알고리즘이 데스 마스터 파일에있는 7 %의 첫 5 자리를 예측할 수있었습니다. "960"SSN은 개인용 컴퓨터와 신분 도용이 상상도 할 수없는 시점의 식별자로 설계되었습니다. 사회 보장국이 숫자를 부여하는 방법의 다른 변화로 인해 추측이 훨씬 쉬워졌습니다. 1989 년에이 기관은 출생시 열거 (Enumeration at Birth)라는 프로그램을 발표하면서 출생 인증 절차의 일환으로 신생아에게 SSN을 할당했습니다.
그러나이 변경으로 인해 출생 날짜와 SSN의 9 자리 모두와의 상관 관계가 증가했습니다. 연구원들은 SSN을보다 쉽게 발견 할 수 있도록 사람들이 적은 국가의 사람들을 위해 연구원이 썼다고 덧붙였다.
또한 사람의 거주지와 출생일과 같은 소셜 네트워킹 프로파일에 대한 정보의 확산은 그 정보 연구원은 SSN을 취할 수 있다고 말했다.
이러한 연구 결과는 광범위한 정보 보급의 숨겨진 프라이버시 비용과 현대 정보 경제에서 여러 데이터 소스 간의 복잡한 상호 작용을 강조한다고 연구진은 말했다. 생각은 정확하고 신용 승인 서비스를 통해 실행하십시오. 많은 서비스가 데이터를 검증하려는 시도의 횟수를 제한 할지라도, 봇넷은 엄청난 수의 SSN을 테스트하여 유효하다는 것을 보장 할 수 있다고 썼다.