Недавнее исследование показало, что написание онлайн-отзывов может сделать человека более уязвимым к фишинговым атакам. Исследование, опубликованное в мае в журнале Information Systems Research, продемонстрировало, что кажущиеся незначительными поведенческие данные, такие как длина отзывов, написанных пользователем, могут быть использованы для выявления скрытых социальных связей с значительной точностью.
Исследователи создали модель под названием Homophilous Network Learning (HNL), которая анализирует специфические паттерны в онлайн-отзывах. Эта модель изучает такие элементы, как заведения, оценённые пользователями, и количество слов в их отзывах, чтобы определить возможные социальные связи между людьми.
Для проверки эффективности модели исследователи использовали публичные данные платформы Yelp, американского сервиса отзывов о коммерческих заведениях. Выбор этой платформы был обусловлен доступностью публичных данных, которые позволили протестировать возможности модели HNL в выявлении скрытых социальных сетей.
Результаты исследования предупреждают о рисках конфиденциальности, связанных с публикацией информации в интернете. Хотя отзывы кажутся простыми и обыденными действиями, киберпреступники могут использовать эти, казалось бы, безобидные данные для получения личной информации и создания более изощрённых и целенаправленных фишинговых атак.
