Nyelvészek segíthetnek azonosítani a névtelenségbe burkolózó felhasználókat

Kutatók úgy vélik, hogy az anonim underground fórumokon megfordulók 80%-át is képesek azonosítani nyelvészeti módszereket használva. Az eljárás azon alapul, hogy különböző fórumokon megjelent posztokat hasonlítanak össze. “Ha az adatbázisunk 100 embert tartalmaz, akkor abból legalább 80-at képesek vagyunk azonosítani. A function word-ök nagyon specifikusak az íróra nézve. akár szakdolgozatot ír az illető, akár egy chat üzentet, ugyanazokat a szavakat fogja használni”, mondta Sadia Afroz egy németországi konferencián.

http://www.scmagazine.com.au/News/328135,linguistics-identifies-anonymous-users.aspx


Legfrissebb sérülékenységek
CVE-2026-20127 – Cisco Catalyst SD-WAN Controller and Manager Authentication Bypass sérülékenység
CVE-2022-20775 – Cisco SD-WAN Path Traversal sérülékenység
CVE-2026-21241 – Windows Ancillary Function Driver for WinSock Elevation of Privilege sérülékenység
CVE-2025-40540 – SolarWinds Serv-U Type Confusion Remote Code Execution sérülékenység
CVE-2025-40539 – SolarWinds Serv-U Type Confusion Remote Code Execution sérülékenysége
CVE-2025-40538 – SolarWinds Serv-U Broken Access Control Remote Code Execution sérülékenysége
CVE-2026-25108 – Soliton Systems K.K FileZen OS Command Injection sérülékenység
CVE-2025-68461 – RoundCube Webmail Cross-site Scripting sérülékenység
CVE-2026-22769 – Dell RecoverPoint for Virtual Machines (RP4VMs) Use of Hard-coded Credentials sérülékenység
CVE-2021-22175 – GitLab Server-Side Request Forgery (SSRF) sérülékenység
Tovább a sérülékenységekhez »