LONDRA: Bir kişinin farklı şeylere harcadığı zaman akıllı telefon Güvenlik ve mahremiyet üzerindeki etkileri konusunda uyarıda bulunan araştırmacılar, uygulamaların üç vakadan birden fazlasında onları daha büyük bir gruptan tanımlamak için yeterli olduğunu söylüyor.
Lancaster ve Bath Üniversitelerinden araştırmacılar, 780 kişiden akıllı telefon verilerini analiz etti.
4.680 günlük uygulama kullanım verilerini istatistiksel modellere beslediler. Bu günlerin her biri 780 kullanıcıdan biriyle eşleştirildi, böylece modeller insanların günlük uygulama kullanım modellerini öğrendi.
Araştırmacılar daha sonra, anonim olan ve henüz bir kullanıcıyla eşleşmeyen yalnızca tek bir günlük akıllı telefon etkinliği sağlandığında modellerin bir bireyi tanımlayıp tanımlayamayacağını test etti.
Bath Üniversitesi’nden David Ellis, “Kişi başına yalnızca altı günlük uygulama kullanım verileriyle eğitilen modellerimiz, bir günlük anonim verilerden doğru kişiyi üçte bir oranında tanımlayabildi” dedi.
Bu kulağa pek hoş gelmese de, modeller verilerin kime ait olduğuna dair bir tahminde bulunduğunda, aynı zamanda en olası adayların bir listesini de sağlayabilir.
Dergide yayınlanan bulgular Psikoloji Bilimi belirli bir veri gününün ait olduğu en olası ilk 10 kişiyi görüntülemenin mümkün olduğunu gösterdi.
Zamanın yaklaşık yüzde 75’inde, doğru kullanıcı en olası ilk 10 aday arasında yer alır.
Profesör Paul, “Pratik açıdan, bir suçlunun yeni telefonunu, geçmiş telefon kullanım bilgilerinden tespit etmeye çalışan bir kolluk kuvveti soruşturması, yaklaşık 1.000 telefondan oluşan bir aday havuzunu yüzde 25’lik bir kayıp riskiyle birlikte 10 telefona indirebilir” dedi. Taylor’dan Lancaster Üniversitesi.
Sonuç olarak, araştırmacılar, bir akıllı telefonun standart etkinlik günlüğüne erişim sağlayan yazılımın, hesaplarından çıkış yapsalar bile bir kullanıcının kimliği hakkında makul bir tahminde bulunabileceği konusunda uyarıyorlar.
Uygulamaların kendi içindeki konuşmaları veya davranışları izlemeden tanımlama yapmak mümkündür.
“İnsanların, en çok Facebook ve en az hesap makinesi uygulamasını kullanmak gibi günlük uygulama kullanım davranışlarında tutarlı kalıplar sergilediklerini bulduk. Lancaster Üniversitesi’nden Heather Shaw, aynı kişi, uygulama kullanım modellerinde farklı kişilerden alınan iki günlük veriden daha fazla benzerlik sergiledi” dedi.
Bu nedenle, genellikle bir akıllı telefon tarafından otomatik olarak toplanan uygulama kullanım verilerinin tek başına bir kişinin kimliğini potansiyel olarak ortaya çıkarabileceğini kabul etmek önemlidir.
Araştırmacılar, kolluk kuvvetleri için yeni fırsatlar sunarken, bu tür verilerin kötüye kullanılması durumunda mahremiyet için de riskler oluşturduğunu söyledi.
FacebookheyecanLinkedin
