Une enquête récente a révélé que rédiger des avis en ligne peut rendre une personne plus vulnérable aux attaques de phishing. L'étude, publiée en mai dans la revue Information Systems Research, a démontré que des données comportementales apparemment insignifiantes, comme la longueur des avis rédigés par un utilisateur, peuvent être utilisées pour déduire des liens sociaux cachés avec une précision considérable.
Les chercheurs ont créé un modèle appelé Homophilous Network Learning (HNL), qui analyse les modèles spécifiques présents dans les avis en ligne. Ce modèle examine des éléments tels que les établissements évalués par les utilisateurs et le nombre de mots utilisés dans leurs critiques pour identifier d'éventuelles connexions sociales entre les personnes.
Pour tester l'efficacité du modèle, les chercheurs ont utilisé des données publiques de la plateforme Yelp, un service américain d'évaluation d'établissements commerciaux. Le choix de cette plateforme était dû à la disponibilité de données publiques qui ont permis de tester les capacités du modèle HNL dans l'identification de réseaux sociaux cachés.
Les résultats de l'étude alertent sur les risques de confidentialité associés au partage d'informations en ligne. Bien que les avis semblent être des actions simples et banales, les cybercriminels peuvent exploiter ces données apparemment inoffensives pour obtenir des informations personnelles et créer des attaques de phishing plus sophistiquées et ciblées.
