취리히 이스터 테크 대학교와 앤스롭픽의 공동 연구에 따르면, LLM(법률 자금 조달)을 이용하면 단 몇 달러만으로 익명 계정을 찾아낼 수 있는 것으로 나타났습니다

으로 작성된 게시물을 실제 신원과 연결할 수 있는 자동화된 LLM 파이프라인을 개발했습니다dent. 할 수 있었으며,dent사용자당 비용은 단 1달러에 불과했습니다.

2월호 논문이 이번 주 X와 레딧에서 다시 화제가 되었습니다.

"LLM을 이용한 대규모 온라인 익명 해제"라는 제목의 논문은 2월 18일 arXiv에 처음 게시되었으며, 이후 제35회 USENIX 보안 심포지엄 논문집에 수록되었습니다.

이 책의 저자는 사이먼 레르멘, 다니엘 팔레카, 조슈아 스완슨, 마이클 에르니, 니콜라스 칼리니, 플로리안 트라메르입니다. 칼리니는 클로드(Claude)를 개발한 앤트로픽(Anthropic)의 직원이며, 나머지 저자들은 취리히 연방 공과대학교(ETH Zurich)와 MATS에 소속되어 있습니다.

4단계 과정을 거쳐 89,000명의 후보자 중에서 최종 후보 명단을 선정합니다

데이터 도난이나 서버 해킹과는 관련이 없습니다. 해당 에이전트는 누구나 볼 수 있는 정보를 읽어낸 다음, 인내심 있는 조사관처럼 조사 작업을 수행하지만, 더 저렴하고 빠르게 처리합니다.

연구진은 공격 과정을trac, 검색, 추론, 보정의 네 단계로 나누었습니다. 먼저 언어 모델은 원본 게시물에서 직업, 위치 또는 표현 방식과 같은dent단서를 얻습니다.

의미론적 임베딩을 통해 최대 89,000개의 후보 중에서 최종 후보 목록을 추립니다. 추론 모델은 가장 잘 맞는 후보들을 평가하고 두 계정이 동일 인물인지 판단합니다.

보정 단계에서는 확실하지 않은 경우 파이프라인이 작업을 중단합니다. 이를 통해 오탐이 줄어듭니다.

이 파이프라인은 GPT-5.2와 같은 상용 도구, 웹 검색, 임베딩 및 모델을 기반으로 작동합니다. 2008년 넷플릭스 익명 평점 재dent공격과 같은 이전의 익명 해제 공격은 구조화된 데이터에 의존했습니다.

해당 파이프라인은 Hacker News 사용자 338명 중 226명을 90% 정확도로dent

실제 사람을 위험에 빠뜨리지 않고 이 방법을 평가하기 위해, 연구팀은 LinkedIn 페이지를 가리키는 프로필을 가진 Hacker News 사용자 338명을 모집했습니다. 각 사용자는 알려진 실제dent을 가지고 있었습니다.

연방 정부 차원의 의견 및 제출물만 접수했으며, 상담원은 226건의 통화를 정확하게 연결하여 90% 정확도 기준으로 약 67%의 연결률을 보였습니다. 25건의 통화는 잘못 연결되었고, 86건의 계정은 다른 담당자에게 전달되었습니다.

논문에 제시된 대규모 매칭 테스트에서 Classic의 비LLM 기준선은 거의 0에 가까운 값을 보였습니다. 실험 비용은 총 2,000달러 미만이었으며, 프로필당 1달러에서 4달러 정도였습니다.

다른 두 데이터 세트는 서로 다른 두 영화 커뮤니티의 레딧 사용자들을 매칭하고, 하나의 레딧 활동 기록을 두 기간으로 나누어 재구성했습니다. 그리고 두 데이터 세트 모두에서 LLM 방법은 기존 기법보다 훨씬 뛰어난 성능을 보였습니다.

저자들은 언론인이나 활동가를 표적으로 삼는 정부, 점점 더 정교한 광고 프로필을 만드는 기업, 그리고 사회 공학적 공격을 위한 정보를 수집하는 사기꾼들을 예로 든다.

"이러한 조합은 종종 고유한 지문과 같습니다."라고 레르멘은 2월 24일 블로그 게시물에 썼습니다. 그는 똑똑한 수사관 팀이dent게시물만으로 누군가를 요원들 도 마찬가지로 할 수 있을 것이며, 비용은 계속 줄어들고 있다고 덧붙였습니다.

연구진은 코드, 프롬프트, 시스템에서 밝혀낸 실제dent정보 등을 공개하지 않았습니다. 이 연구는 발표 전에 취리히 연방 공과대학(ETH Zurich) 윤리위원회의 검토를 거쳤습니다.

이 논문은 "온라인에서 익명 사용자를 보호해 주던 실질적인 익명성은 더 이상 유효하지 않다"고 결론짓습니다

해당 논문이 다시 주목받게 된 것은 미국 증권거래위원회(SEC) 위원인 헤스터 피어스가 대규모 고객확인(KYC) 데이터 수집에 대해 경고한 지 하루 만입니다 . 피어스 위원은 이러한 접근 방식이 "점점 더 거대한 데이터 더미를 쌓아 올리는 것"과 같다고 말했습니다.

최근 레볼루트와 하드웨어 지갑 제조업체 트레저와 관련된 업체에서 발생한 해킹 사건으로 인해 암호화폐 보유자를 알아낸 누군가가 직접 찾아가 공격하는 이른바 "렌치 공격"에 대한 우려가 커지고 있습니다.

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