Araştırma: Online yorumlar, sosyal çevrenizin siber suçluluarın eline geçmesine neden olabilir

Teksas Üniversitesi Austin kampüsünden Yan Leng’in önderliğinde yürütülen araştırma, kullanıcıların Yelp gibi platformlarda bıraktığı yorumların uzunluğunun, gizli sosyal bağlantıları tahmin etmek için kullanılabileceğini ortaya koydu. Melbourne, Oxford, Hong Kong Üniversitesi ve Sydney Üniversitesi araştırmacılarıyla birlikte geliştirilen Homophilous Network Learning (HNL) algoritması, yalnızca bir yorumun uzunluğunu ve hangi işletmeye ait olduğunu analiz ederek, kullanıcılar arasındaki görünmeyen ilişkileri geriye dönük olarak tahmin etti.

Yapılan testlerde, New Orleans (2 065 yorumcu, 6 094 işletme) ve Pittsburgh (2 234 yorumcu, yaklaşık 16 000 işletme) bölgesindeki halka açık Yelp verileri kullanıldı. Yelp’in yayımladığı gerçek arkadaş ağları, HNL’nin tahminlerini doğrulamak için referans olarak hizmet etti. Sonuçlar, algoritmanın sosyal bağları yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini gösterdi ve bu bağların bir saldırganın spear‑phishing gibi hedefli oltalama saldırılarını daha kârlı hale getirebileceği ortaya kondu.

Araştırmacılar, modelin düşük isabet oranlarında bile geniş çaplı oltalama operasyonlarının ekonomik açıdan cazip olabileceğini belirtti. Ayrıca, Amazon, YouTube ve Groupon gibi platformlarda da benzer sosyal veri sızıntısı teorik olarak mümkün olabileceğine dikkat çekti; ancak bu veri türleri henüz test edilmemiştir. Bu çalışma, halka açık yorum verilerinin siber suçlular için gizli bilgi kaynağı olabileceğini ve güvenlik stratejilerinin kullanıcı davranışlarını inceleyen algoritmaların etkisini göz önünde bulundurması gerektiğini vurguluyor.