Investigadores de ETH Zurich, Anthropic y el programa de becarios de Alineación y Teoría de Aprendizaje Automático han construido un sistema de IA automatizado que puede vincular perfiles en línea pseudónimos con identidades reales. Utilizando modelos de lenguaje grande para analizar el estilo de escritura, los patrones de publicación y otras pistas, el sistema emparejó correctamente hasta el 68 por ciento de las cuentas con una precisión del 90 por ciento, superando con creces a los métodos tradicionales. El experimento costó solo unos pocos dólares por perfil, destacando una barrera de costo baja para la desanonimización a gran escala. El estudio advierte que la anonimidad en línea puede ser menos segura de lo que muchos asumen, especialmente a medida que las capacidades de la IA continúan mejorando. Leer más →