LLM กลัวจะทำลายความเป็นส่วนตัวและความไม่เปิดเผยตัวตนบนเครือข่าย: AI สามารถหาว่าใครคือ 中本聰 ได้ไหม?

การศึกษาทางวิชาการเมื่อเร็ว ๆ นี้ระบุว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) มีความสามารถในการ “ยกเลิกการระบุตัวตน” ของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในสถานการณ์ขนาดใหญ่ จากเนื้อหาของโพสต์สาธารณะเพียงอย่างเดียวโมเดลอาจอนุมานตัวตนที่แท้จริงที่อยู่เบื้องหลังบัญชีที่ไม่ระบุตัวตน การค้นพบนี้ไม่เพียงแต่สร้างความกังวลจากโลกภายนอก แต่ยังจุดประกายการอภิปรายในชุมชนคริปโตว่าตัวตนที่แท้จริงของ Satoshi Nakamoto สามารถเปิดเผยได้หรือไม่

การวิจัยเผยให้เห็น: LLM ทําให้การลบข้อมูลส่วนบุคคลไม่ระบุตัวตนง่ายขึ้น

การศึกษาเรื่อง “การใช้ LLM สําหรับการยกเลิกการระบุตัวตนออนไลน์ขนาดใหญ่” ชี้ให้เห็นว่า LLM สามารถดึงเบาะแสข้อมูลประจําตัวจากข้อความที่ไม่มีโครงสร้าง และทําการค้นหาเชิงความหมายและเปรียบเทียบในฐานข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้ได้การโจมตีการไม่ระบุตัวตนอัตโนมัติสูง

ทีมวิจัยได้ออกแบบกระบวนการสี่ขั้นตอน: แยก ค้นหา ให้เหตุผล และปรับเทียบ เพื่อจําลองวิธีที่ผู้โจมตีสร้างลักษณะส่วนบุคคลใหม่จากเอกสารสาธารณะเพื่อให้ตรงกับตัวตนที่แท้จริง

ภาพรวมของกรอบการวิจัยการไม่เปิดเผยตัวตนขนาดใหญ่

ในการทดลองนักวิจัยจับคู่บัญชี Hacker News กับโปรไฟล์ LinkedIn และด้วยความแม่นยํา 99% ประมาณ 45% ของตัวตนที่แท้จริงยังคงสามารถกู้คืนได้ ในการทดลองกับบัญชี Reddit แม้หลังจากการแบ่งส่วนเวลาและการกรองเนื้อหาแล้ว แต่โมเดลก็ยังคงระบุผู้ใช้จํานวนหนึ่งภายใต้สภาวะที่มีความแม่นยําสูง

Simon Lermen ผู้เขียนบทความเชื่อว่า LLM ไม่ได้เกี่ยวกับการสร้างความสามารถในการระบุตัวตนใหม่ แต่เกี่ยวกับการลดต้นทุนในการติดตามด้วยตนเองหรือการปรับขนาดการโจมตีแบบไม่ระบุตัวตนได้อย่างมาก

“การป้องกันนามแฝง” เป็นโมฆะ? AI จะท้าทายการไม่เปิดเผยตัวตนทางออนไลน์

ในอดีต นามแฝงถูกใช้เป็นมาตรการป้องกันไม่ใช่เพราะไม่สามารถระบุได้ แต่เป็นเพราะมีราคาแพงเกินกว่าจะระบุได้ Lermen ชี้ให้เห็นว่า LLM ได้เปลี่ยนแปลงไปอย่างตรงกันข้าม: “แบบจําลองสามารถประมวลผลข้อมูลหลายหมื่นชิ้นในช่วงเวลาสั้น ๆ ทําให้กระบวนการสืบสวนของมนุษย์เป็นไปโดยอัตโนมัติ”

เขาเน้นย้ําว่านี่ไม่ได้หมายความว่าบัญชีนิรนามทั้งหมดจะถูกเปิดเผยทันที แต่ “ตราบใดที่ยังมีเบาะแสข้อความเพียงพอ” โมเดลจะมีโอกาสสร้างโปรไฟล์ข้อมูลประจําตัวขึ้นมาใหม่ กล่าวอีกนัยหนึ่งข้อความอาจกลายเป็นเป้าหมายสําหรับข้อมูลขนาดเล็กที่ขุดได้ในอนาคตแม้ว่าจะไม่มีชื่อหรือลิงก์บัญชีสัญญาณเช่นความสนใจภูมิหลังหรือพฤติกรรมทางภาษาอาจกลายเป็นพื้นฐานสําหรับการระบุตัวตน

ข้อกังวลที่ซ่อนอยู่ในโลกคริปโต: ความโปร่งใสของ on-chain จะกลายเป็นเครื่องมือตรวจสอบหรือไม่?

การวิจัยนี้จุดประกายการอภิปรายอย่างรวดเร็วในชุมชนคริปโต Mert Mumtaz ผู้ร่วมก่อตั้ง Helius Labs เชื่อว่าบล็อกเชนอาศัยข้อมูลประจําตัวที่ใช้นามแฝงโดยเนื้อแท้ และบันทึกธุรกรรมทั้งหมดจะเป็นแบบสาธารณะอย่างถาวร

เขากังวลว่าบล็อกเชนซึ่งเดิมถือว่าเป็นโครงสร้างพื้นฐานทางการเงินแบบกระจายอํานาจ อาจกลายเป็นเครื่องมือตรวจสอบที่โปร่งใสสูงในสถานการณ์นี้

(คอลเลกชันสาธารณะของ Bitcoin ไม่เปลือยเปล่าอีกต่อไป!) วิธีการชําระเงินแบบเงียบทําให้เกิดความสะดวกและการปกป้องความเป็นส่วนตัว)

Satoshi Nakamoto จะถูก AI ค้นพบหรือไม่? การวิเคราะห์โวหารเป็นตัวแปรใหม่

ในเวลาเดียวกัน Nic Carter หุ้นส่วนของ Castle Island Ventures ก็ตั้งคําถามอีกข้อหนึ่งด้วย: หาก LLM สามารถทําการวิเคราะห์สไตโลเมตรีขั้นสูงได้ เป็นไปได้ไหมที่จะอนุมานตัวตนที่แท้จริงของ Satoshi Nakamoto โดยการเปรียบเทียบอีเมลที่ผ่านมา

เขาเชื่อว่าในทางทฤษฎีหากมีตัวอย่างที่สอดคล้องกันของงานตีพิมพ์แบบจําลองอาจสามารถจับคู่ความน่าจะเป็นได้ อย่างไรก็ตาม นี่ยังคงเป็นการอนุมานทางสถิติมากกว่าเครื่องมือยืนยัน เมื่อผู้สร้างเปลี่ยนรูปแบบการเขียนหรือไม่ได้เขียนต่อสาธารณะภายใต้ชื่อจริงของเขาโดยพื้นฐานแล้วเป็นการยากที่จะระบุ

(ไฟล์ Epstein เผยให้เห็นเครือข่ายพลังงานในช่วงแรกของ Bitcoin ผู้กระทําความผิดทางเพศคนนี้อาจเป็น Satoshi Nakamoto ได้หรือไม่) )

เมื่อ AI ส่งผลกระทบต่อความเป็นส่วนตัว: เทคโนโลยีการเข้ารหัสและการไม่เปิดเผยตัวตนยังคงต้องได้รับการอัปเกรด

ในบทสรุปของเขา Lermen เน้นย้ําว่าเขาไม่ได้พยายามสร้างความตื่นตระหนก แต่ชี้ให้เห็นว่าจําเป็นต้องอัปเดตกลไกการเข้ารหัสและการไม่เปิดเผยตัวตนแบบดั้งเดิม ในอดีต มีเพียงข้อมูลที่มีโครงสร้างเท่านั้นที่เป็นปัญหา แต่ตอนนี้แม้แต่ข้อความที่ไม่มีโครงสร้างก็สามารถรับรู้ได้ ความเป็นส่วนตัวไม่ได้เป็นเพียงปัญหาทางเทคนิคอีกต่อไป แต่ยังเกี่ยวข้องกับนโยบายแพลตฟอร์ม พฤติกรรมการเปิดเผยข้อมูล และบรรทัดฐานทางสังคม

ในบริบทของความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วของความสามารถของ AI วิธีที่ความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ได้รับการออกแบบใหม่และปกป้องได้กลายเป็นประเด็นสําคัญสําหรับบริษัทต่างๆ

บทความนี้ LLM อาจบ่อนทําลายการไม่เปิดเผยตัวตนและความเป็นส่วนตัวทางออนไลน์: AI สามารถค้นหาได้ว่า Satoshi Nakamoto คือใคร? ปรากฏตัวครั้งแรกเมื่อ ข่าวลูกโซ่ ABMedia.

news.article.disclaimer

btc.bar.articles

Ledger โพสต์อีเมลฟิชชิ่งหลอกเอาเงิน 600,000 USDT หน่วยงานอัยการสหรัฐฯ สหพันธรัฐสามารถยึดคืนเงินทั้งหมดได้

คำตัดสินของศาลสหรัฐฯ ให้ริบ USDT มูลค่ามากกว่า 600,000 ดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งมีที่มาจากเหตุฉ้อโกงฟิชชิงแบบอาศัยจดหมายทางกายภาพที่ส่งถึงผู้ใช้ของ Ledger ผู้เสียหายหลังจากได้รับจดหมายปลอม ได้เปิดเผยวลีช่วยจำ ทำให้เงินถูกขโมย ผู้หลอกลวงพยายามซ่อนเงินโดยใช้วิธีการโอนหลายขั้นและการแลกเปลี่ยน แต่ความโปร่งใสของบล็อกเชนช่วยให้ตำรวจติดตามเส้นทางการไหลของเงินได้ และผ่านกระบวนการริบทรัพย์ทางแพ่ง ก็สามารถนำเงินกลับคืนได้สำเร็จ

MarketWhisper2 ชั่วโมง ที่แล้ว

Ondo Finance ระงับการเคลื่อนไหวของ USDY จำนวน 477,000 เหรียญ ที่ถูกโจรกรรมโดยแฮกเกอร์ Drift

ข่าวจาก Gate News เมื่อวันที่ 3 เมษายน แพลตฟอร์มโทเคไนซ์สินทรัพย์ในโลกจริง Ondo Finance ได้แช่แข็งจำนวน USDY 477,000 หน่วย ที่ผู้โจมตี Drift ขโมยไปแล้ว

GateNews2 ชั่วโมง ที่แล้ว

Drift Protocol「เหตุการณ์ถูกแฮ็กมูลค่า 285 ล้านดอลลาร์สหรัฐ」กระทบ 20 โปรโตคอล Prime Numbers Fi โดนถล่มจนเลือดสาดหลายสิบล้านดอลลาร์สหรัฐ

แพลตฟอร์มสัญญาแบบกระจายอำนาจในระบบนิเวศของ Solana อย่าง Drift Protocol เกิดช่องโหว่ด้านความปลอดภัยครั้งใหญ่ ส่งผลกระทบต่อ 20 โปรโตคอล และมีความเสียหายสูงถึง 285 ล้านดอลลาร์สหรัฐ การโจมตีส่วนใหญ่ใช้ประโยชน์จากช่องโหว่ในกลไกหลายลายมือชื่อ ทำให้หลายโปรเจกต์ได้รับผลกระทบ Drift ระงับการถอนเงิน และบางโปรโตคอลได้ชดเชยผู้ใช้ที่ได้รับผลกระทบอย่างรวดเร็ว ซึ่งตอกย้ำความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในระบบนิเวศ DeFi

動區BlockTempo2 ชั่วโมง ที่แล้ว

เหตุการณ์ความปลอดภัยของ Drift ลุกลามไปยังโปรโตคอลเพิ่มขึ้นเป็น 20 ราย และการคาดการณ์ของ Prime Numbers Fi เรื่องความสูญเสียมากกว่า 10 ล้านดอลลาร์สหรัฐ

ข้อมูล SolanaFloor แสดงว่า ขอบเขตผลกระทบจากช่องโหว่ของโปรโตคอล Drift ได้ขยายไปยังโปรโตคอล 20 ราย โดยมีความสูญเสียมากกว่า 10 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งรวมถึง Prime Numbers Fi และ Gauntlet เป็นต้น โปรโตคอลที่ได้รับผลกระทบส่วนใหญ่ได้ระงับฟังก์ชันที่เกี่ยวข้องแล้ว และกำลังดำเนินมาตรการรับมืออยู่

GateNews3 ชั่วโมง ที่แล้ว

Gate รายงานประจำวัน (3 เมษายน): บริษัทขุด Bitcoin ของ MARA ปรับลดพนักงาน 15%; เกาหลีเหนือถูกกล่าวหาว่าถูกโจมตี Drift เพื่อหากำไร 286 ล้าน

ราคา Bitcoin(BTC)ย่อตัวลงหลังจากที่เพิ่มขึ้นในสัปดาห์นี้ โดยเมื่อวันที่ 3 เมษายน อยู่ที่ประมาณ 66,780 ดอลลาร์สหรัฐฯ บริษัทขุด Bitcoin อย่าง MARA ปรับลดพนักงาน 15% และเปลี่ยนกลยุทธ์ไปสู่พลังงานและโครงสร้างพื้นฐานดิจิทัล บริษัทวิเคราะห์บล็อกเชน Elliptic ระบุว่า แฮกเกอร์จากเกาหลีเหนืออาจใช้ช่องโหว่ของ Drift Protocol เพื่อแสวงหาผลประโยชน์มูลค่า 286 ล้านดอลลาร์สหรัฐฯ

MarketWhisper3 ชั่วโมง ที่แล้ว

DRIFT(Drift Protocol)24 ชั่วโมงเพิ่มขึ้น 24.16% ปัจจุบันอยู่ที่ 0.0561 ดอลลาร์สหรัฐ

ณ วันที่ 3 เมษายน ราคา DRIFT เพิ่มขึ้น 24.16% โดยขณะนี้อยู่ที่ 0.0561 ดอลลาร์ มูลค่าตลาดประมาณ 32.6213 ล้านดอลลาร์ Drift Protocol เป็นแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนแบบกระจายอำนาจ ซึ่งมีประสิทธิภาพโดดเด่นในด้านความปลอดภัยและสภาพคล่อง แต่เนื่องจากเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยที่เกิดขึ้นล่าสุดและมาตรการควบคุมความเสี่ยงของแพลตฟอร์มแลกเปลี่ยนในเกาหลี การซื้อขายจึงถูกจำกัด ส่งผลให้ความผันผวนของตลาดเพิ่มขึ้น

GateNews3 ชั่วโมง ที่แล้ว
แสดงความคิดเห็น
0/400
ไม่มีความคิดเห็น