匿名帖被AI扒馬甲！幾分鐘就能識別你真實身份，單次成本僅幾美元

網(wǎng)上匿名評論或匿名發(fā)帖真的是“隱藏”模式嗎？現(xiàn)在，AI 能以九成的精確率扒下你的“馬甲”。并且，整個過程只需要幾分鐘，單次成本僅幾美元。

來自瑞士蘇黎世聯(lián)邦理工學院、Anthropic 等機構(gòu)的研究人員在一項研究中得出了驚人結(jié)論：他們在 Hacker News、Reddit 等平臺開展測試后發(fā)現(xiàn)，大模型通過匿名賬號的零散帖子，在特定數(shù)據(jù)集與實驗中能以 90% 的精確率（precision）識別出這些匿名的網(wǎng)絡(luò)賬號對應(yīng)的真實用戶 [1]。

可以將大模型看作一名 AI 偵探。過去，想要獲得匿名用戶的相關(guān)信息，通常需要人工花費數(shù)小時去翻閱帖子、搜索線索，再進行對比分析。現(xiàn)在，這個 AI 偵探自己就能完成這項任務(wù)，還能一次規(guī)模化查多個賬戶。你只需要向它提供匿名賬號的相關(guān)發(fā)言，它就會在幾分鐘后告訴你用戶大概率是誰。

這個研究就是針對 AI 偵探的性能進行的實驗。研究人員開發(fā)了四步攻擊流程：特征身份提取、語義匹配搜索、推理篩選最優(yōu)候選結(jié)果、置信度評分校準。結(jié)果表明，在 90% 精確率條件下召回率（recall，指被正確識別出的目標用戶占比）達 68%。與之對比的是，傳統(tǒng)方法的召回率接近于 0%。

圖丨相關(guān)論文（來源：arXiv）

這項研究還警告說，AI 很可能重新識別在網(wǎng)上留下痕跡的用戶，這讓互聯(lián)網(wǎng)隱私問題再次成為人們討論的焦點。

網(wǎng)絡(luò)匿名，是一種保護參與話題討論發(fā)言者隱私的措施，旨在讓他們能夠暢所欲言。但現(xiàn)在一切都改變了，所謂的“匿名”發(fā)帖模式已被 AI 顛覆，你以為的匿名處處指向“你是誰”。

AI 能以低成本在短時間內(nèi)，快速找到這些匿名賬戶背后的真實用戶，使后者面臨隱私、人肉搜索以及廣告推銷等風險。這意味著，在論壇上隨口吐槽的內(nèi)容、家鄉(xiāng)美食、公司工牌、行文習慣……都可能成為大模型鎖定發(fā)言者真實身份的關(guān)鍵線索，包括居住地、職業(yè)和其他個人信息。

研究人員在論文中提到：“我們的發(fā)現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)隱私意義重大。長期以來，網(wǎng)民一直遵循防御假設(shè)，他們認為匿名性足以提供充分的保護，因為傳統(tǒng)去匿名化方法需要耗費大量精力，還需要投入高成本。然而，大模型推翻了這一假設(shè)。”

圖丨大規(guī)模去匿名化框架的總體流程（來源：arXiv）

為了驗證技術(shù)的有效性，同時保護發(fā)言者的隱私，研究人員從公共社交媒體網(wǎng)站收集了多個數(shù)據(jù)集。其中，一個數(shù)據(jù)集收集于 Hacker News 和 LinkedIn 個人資料中的帖子，然后再基于用戶資料中出現(xiàn)的跨平臺引用將它們關(guān)聯(lián)起來。之后，研究人員從帖子中移除了所有識別信息，并讓大模型開始工作。

第二個數(shù)據(jù)集來自 Netflix 發(fā)布的用戶身份信息，包括個人偏好、推薦和交易記錄等。從歷史上的去匿名化先例來看，美國德克薩斯大學奧斯汀分校團隊于 2008 年發(fā)表的論文中提到 [2]，利用 Netflix Prize 技術(shù)能夠識別匿名用戶，并確定他們的政治取向和其他潛在的個人信息。

而第三種數(shù)據(jù)集的構(gòu)建方式，則是將單個用戶的 Reddit 歷史記錄做時間拆分處理。

（來源：arXiv）

“我們發(fā)現(xiàn)，這些 AI 智能體可以做到以前非常難實現(xiàn)的事情：從自由文本（例如匿名訪談記錄）出發(fā)，它們可以逐步還原出一個人的完整身份。”該論文作者之一 Simon Lermen 在接受媒體采訪時表示，“這是一項全新的能力，以前的身份重識別方法通常需要結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，以及兩個具有相似模式且可以鏈接在一起的數(shù)據(jù)集。”

他指出，與傳統(tǒng)匿名識別方法最大的不同在于，AI 智能體能夠像人類一樣瀏覽網(wǎng)絡(luò)、與網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容互動，并通過類人推理逐步縮小候選范圍。

為系統(tǒng)驗證該能力，研究團隊設(shè)計了三組實驗。在第一項實驗中，研究人員分析了 Anthropic 公司關(guān)于不同人群在日常生活中如何使用 AI 的問卷調(diào)查結(jié)果。然后，他們利用這些信息成功識別出 125 名參與者中的約 7%（9 人）。

盡管 7% 的召回率相對較低，但這表明 AI 已實現(xiàn)了能力的跨越：即便信息極其有限且非結(jié)構(gòu)化，大模型也可基于有限信息識別用戶身份。研究團隊認為，未來隨著 AI 技術(shù)的進一步發(fā)展，有望越來越擅長識別更多身份。

在另一項研究實驗中，研究人員收集了 2024 年 Reddit 平臺 r/movies 子版塊以及 r/horror、r/MovieSuggestions、r/Letterboxd、r/TrueFilm 和 r/MovieDetails 五個社區(qū)中至少一個社區(qū)的評論。結(jié)果表明，用戶討論的電影越多，就越容易識別出他們的真實身份。

從數(shù)據(jù)的平均值來看，在分享一部電影的用戶中，AI 能以 90% 的精確率實現(xiàn)去匿名化 3.1%，能以 99% 的精確率識別其中 1.2% 的用戶；當用戶分享 5 到 9 部電影時，90% 和 99% 的精確率對應(yīng)的識別用戶分別上升到 8.4% 和 2.5%；而當用戶分享超過 10 部電影時，這兩個比例進一步提升至 48.1% 和 17%。

（來源：arXiv）

在第三項研究實驗中，研究人員選取了 5,000 名 Reddit 用戶，并對這些用戶添加了“干擾”身份。研究人員將新方法與前文提到的 Netflix Prize 攻擊技術(shù)進行比較。

然后，他們向 10,000 個候選用戶列表中添加了 5,000 個查詢干擾項，這些干擾項包含僅出現(xiàn)在查詢集中的用戶，這些用戶在候選池中沒有真正的匹配項。結(jié)果顯示，新方法顯著優(yōu)于模仿 Netflix Prize 攻擊的經(jīng)典基線。

（來源：arXiv）

盡管大模型仍然容易出現(xiàn)誤報和其他缺點，但從結(jié)果中可以看出，它在識別在線用戶方面正迅速超越更傳統(tǒng)的、資源密集型方法。隨著大模型在去匿名化方面成功率的提高，政府部門可能會用這些技術(shù)揭露網(wǎng)絡(luò)不法分子或詐騙人員的身份，企業(yè)則可能會利用這種技術(shù)進行個性化廣告推薦。

研究人員提出了一系列應(yīng)對措施，包括平臺應(yīng)限制 API 對用戶數(shù)據(jù)的訪問速率、檢測自動抓取行為以及限制批量數(shù)據(jù)導(dǎo)出。大模型提供商還可以監(jiān)控模型在去匿名化攻擊中的濫用情況，并建立防護機制，以讓模型可拒絕去匿名化請求。

這項研究指引我們思考一個新的問題：當你在互聯(lián)網(wǎng)的每條痕跡都有可能成為 AI“扒”出你真實身份的線索，還會選擇繼續(xù)匿名發(fā)帖嗎？當匿名已從默認安全變?yōu)椴话踩瑢τ谟脩魜碚f最穩(wěn)妥的方案是大幅減少使用社交媒體，或者定期刪除帖子來防止那些歷史痕跡被利用。

參考資料：

1.https://arxiv.org/pdf/2602.16800

2.https://arxiv.org/pdf/cs/0610105

3.https://arstechnica.com/security/2026/03/llms-can-unmask-pseudonymous-users-at-scale-with-surprising-accuracy/

運營/排版：何晨龍