Internet | 09/05/2009 18h10min
Pesquisadores da Universidade de Austin (Texas, EUA) encontraram um método para identificar usuários em redes sociais. Segundo a revista digital Technology Review, foram cruzadas informações do Flickr e do Twitter na pesquisa. Para especialistas, a descoberta mostra uma falha na privacidade online que pode tornar usuários vulneráveis a ataques.
Uma das formas das redes sociais ganharem dinheiro é fornecendo informações à terceiros a respeito dos seus usuários. Tais informações teoricamente não permitiriam a identificação dos cadastrados. A pesquisa, no entanto, mostra que é possível vencer essas lacunas de informação.
No estudo, um terço dos internautas foram identificados com sucesso cruzando informações de dois sites – Flickr e Twitter – que divulgam informações sobre seus cadastrados publicamente.
Os pesquisadores queriam ver se era possível extrair informações pessoais a respeito de indivíduos utilizando apenas as conexões entre usuários, mesmo que a maioria dos nomes, endereços e outras informações pessoais tivessem sido removidas.
Comparando padrões entre perfis em duas redes, os pesquisadores descobriram que a identificação é possível. A informação mais importante para a descoberta foi a lista de amigos nos perfis analisados.
– Tais dados podem ser bastante valiosos para anunciantes – diz o professor Vitaly Shmatikov, envolvido no estudo.
Segundo os pesquisadores encontrar informações que ajudem na identificação é uma tarefa fácil em redes sociais. As conexões entre amigos em muitos sites, como o Twitter, são públicas e informações em outros sites ajudam a compor um perfil do usuário.
O sistema utilizado no estudo tinha margem de erro de 12%.
No caso de um ataque, dizem os pesquisadores, o método também poderia ser utilizado. Para iniciar a busca através de um algoritmo, foi preciso identificar apenas alguns usuários que tornaram suas informações públicas. A proporção é de 30 pessoas no início, para chegar a outras 100 mil.
Estudo realizado no Texas ressalta que é possível identificar cadastrados supostamente anônimos
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Montagem/Reprodução
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