Eine aktuelle Untersuchung ergab, dass das Schreiben von Online-Bewertungen eine Person anfälliger für Phishing-Angriffe machen kann. Die im Mai in der Zeitschrift Information Systems Research veröffentlichte Studie zeigte, dass scheinbar unbedeutende Verhaltensdaten, wie die Länge der von einem Nutzer geschriebenen Bewertungen, verwendet werden können, um verborgene soziale Verbindungen mit erheblicher Genauigkeit abzuleiten.
Die Forscher entwickelten ein Modell namens Homophilous Network Learning (HNL), das spezifische Muster in Online-Bewertungen analysiert. Dieses Modell untersucht Elemente wie die von Nutzern bewerteten Einrichtungen und die Anzahl der in ihren Kritiken verwendeten Wörter, um mögliche soziale Verbindungen zwischen Personen zu identifizieren.
Um die Wirksamkeit des Modells zu testen, stützten sich die Forscher auf öffentliche Daten der Yelp-Plattform, einem amerikanischen Dienst zur Bewertung von Geschäften und Einrichtungen. Die Wahl dieser Plattform war auf die Verfügbarkeit öffentlicher Daten zurückzuführen, die es ermöglichten, die Fähigkeiten des HNL-Modells zur Identifizierung verborgener sozialer Netzwerke zu testen.
Die Ergebnisse der Studie warnen vor den Datenschutzrisiken, die mit dem Teilen von Informationen im Internet verbunden sind. Obwohl Bewertungen als einfache und alltägliche Handlungen erscheinen mögen, können Cyberkriminelle diese scheinbar harmlosen Daten ausnutzen, um persönliche Informationen zu erhalten und ausgefeiltere und gezieltere Phishing-Angriffe zu starten.
