- 由苏黎世联邦理工学院、MATS和Anthropic研究人员构建的LLM流水线，将338名匿名Hacker News用户中的226人与其LinkedIn个人资料关联起来。
- 解封一个个人资料的成本为1至4美元。
- 研究人员未公开其代码、提示词以及系统发现的任何真实身份。
苏黎世联邦理工学院、AI安全组织MATS和Anthropic的研究人员开发了一种自动LLM管道，可以将伪匿名帖子与现实世界的身份联系起来。 它能够以每个用户低至1美元的价格，以90%的精度识别数百名Hacker News用户。
2月的论文本周在X和Reddit上重新受到关注。
论文《使用LLM进行大规模在线去匿名化》最初于2月18日发布在arXiv上。后来，它出现在第35届USENIX安全研讨会的会议录中。
作者是Simon Lermen、Daniel Paleka、Joshua Swanson、Michael Aerni、Nicholas Carlini和Florian Tramèr。Carlini是Anthropic（Claude的创建者）的员工，其他人隶属于苏黎世联邦理工学院和MATS。
四个阶段将89,000候选人的范围缩小到名单
没有涉及被盗数据或被黑服务器。该代理读取任何人都可以看到的任何内容，然后执行耐心调查员的工作，但更便宜、更快。
研究人员将攻击分为四个阶段，他们称之为提取、搜索、推理和校准。起初，语言模型从原始帖子中获取身份线索，如工作的暗示、位置或表达方式。
语义嵌入随后将多达89,000名候选人的范围缩小到名单。推理模型对最佳匹配进行评分，并决定两个账户是否为同一个人。
校准步骤会在不确定时导致管道放弃。假阳性更少。
该管道在现成工具、网络搜索、嵌入和模型（例如GPT-5.2）上运行。以前的去匿名化攻击，如2008年对匿名Netflix评分的重新识别，依赖于结构化数据。
该管道以90%的精度识别了338名Hacker News用户中的226名
为了在不危及真实人员的情况下评估该方法，团队组装了338名Hacker News用户，其简介指向LinkedIn页面。每个人都有已知的真实身份。
仅使用评论和提交内容，代理正确调用了226个，其中约67%在90%的精度下。代理有25次调用错误，并放弃了86个账户。
在论文更大的匹配测试中，传统的非LLM基线接近零。实验的总成本不到2,000美元，或每个档案1至4美元。
另外两个数据集在两个不同的电影社区中匹配Reddit用户，并通过将单个历史记录分成两个时间段来重建一个Reddit历史。在每种情况下，LLM方法都以巨大的优势击败了旧技术。
作者引用了针对记者或活动人士的目标政府、制作越来越尖锐广告档案的公司，以及为社交工程推销建立档案的骗子。
“这种组合通常是一个独特的指纹，”Lermen在2月24日的博客文章中写道。他补充说，如果一群聪明的调查人员能够从他们的帖子中识别出某人，LLM 代理很可能也能做到，而且成本只会越来越低。
研究人员没有发布代码、提示或系统发现的任何真实身份。该研究在发布前经过了苏黎世联邦理工学院的伦理委员会审查。
论文得出结论，“保护在线伪匿名用户的实际模糊性不再存在。”
该论文的复兴发生在SEC委员Hester Peirce警告反对批量KYC数据收集的前一天。Peirce表示，这种做法相当于“建立越来越大数据干草堆”。
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常见问题
谁撰写了这项去匿名化研究？
来自苏黎世联邦理工学院、AI安全组织MATS和Anthropic的研究人员撰写了该研究。
解封一个账户需要多少费用？
研究人员估计每个个人资料的解封成本为1至4美元。
此次攻击是否涉及黑客行为或数据泄露？
没有。该智能体仅使用公开可用的帖子，未进行黑客攻击或使用泄露数据。
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Randa Moses
Randa Moses 是 Cryptopolitan 的编辑兼记者，专注于科技、人工智能、机器人技术、加密货币、诈骗及黑客攻击等领域的报道。自 2017 年以来，她一直活跃于加密货币领域，曾担任 Forward Protocol、AmaZix 和 Cryptosomniac 等公司的职务。Randa 拥有布拉德福德大学电气工程与电子工程学位。
