Предметом изучения стал spear phishing, или целевой фишинг. Эта техника предполагает выдачу киберпреступника за знакомое жертве лицо с целью хищения денег или паролей. Масштаб проблемы огромен: только по данным ФБР, с 2021 по 2023 год убытки от подобных махинаций превысили 305 миллионов долларов.
Хотя многие сервисы не публикуют списки друзей напрямую, команда ученых предположила, что эти связи можно вычислить косвенно. Для проверки гипотезы был выбран сервис Yelp, где тексты рецензий и дружеские связи были открыты. Проанализировав почти 4300 профилей из Луизианы и Пенсильвании за 2020 год, исследователи сначала смоделировали действия мошенника, выявляя «друзей» по паттернам поведения. Затем они сопоставили полученную модель с реальными списками контактов.
Результаты оказались показательными. Основываясь исключительно на манере написания отзывов, алгоритм смог идентифицировать до 49% реальных социальных связей при низком уровне ошибок. Ключевым индикатором стала длина текста. Выяснилось, что пользователи в рамках одной социальной группы часто синхронизируют объем своих публикаций: если один начинает писать длинные посты, его знакомые либо копируют эту манеру, либо сознательно пишут короткие заметки в качестве дополнения. Этот бессознательный поведенческий маркер становится настоящим подарком для социального инженера.
Когда допустимый процент ложных срабатываний увеличивался до 20%, точность определения круга общения возрастала до 63%. По словам Ленг, существующие нормы вроде GDPR (Общий регламент по защите данных Европейского союза) не решают проблему, так как защищают лишь явную информацию профиля, а не то, что можно из него извлечь.
В качестве контрмеры ученые предлагают внедрение «информационного шума». Платформы могли бы вносить незначительные случайные искажения в публикуемый контент, например, варьируя длину текстов без потери смысла. Такое действие размывает характерные черты, делая поведенческий анализ нерентабельным для преступников. Моделирование показало, что эта стратегия способна снизить экономическую выгоду от атак, иногда доводя ее до отрицательных значений. Каждая площадка должна самостоятельно определять приемлемый баланс между полезностью данных для своей аналитики и защитой конфиденциальности аудитории.
