डेटा का अनावरण आपकी पूर्ण गुमनामी की गारंटी नहीं देता है

यह माना जाता है कि "अवैयक्तिक" जानकारी जो कई कंपनियों को इकट्ठा करने और उपयोग करने के लिए पसंद है, वास्तव में किसी व्यक्ति को डी-एनोनिज़्म से बचाता नहीं है यदि डेटा अचानक नेटवर्क में लीक हो जाता है या किसी और के हितों के लिए उपयोग किया जाता है। Cloud4Y बताता है कि क्या ऐसा है।

अंतिम गिरावट, एडब्लॉक प्लस के संस्थापक व्लादिमीर पालेंट ने अवास्ट ऑनलाइन सिक्योरिटी, एवीजी ऑनलाइन सिक्योरिटी, अवास्ट सेफप्राइस और एवीजी सेफप्राइस उत्पादों का विश्लेषण किया और निष्कर्ष निकाला कि अवास्ट अपने लोकप्रिय एंटीवायरस सॉफ़्टवेयर का उपयोग करता है ताकि उपयोगकर्ता डेटा एकत्र किया जा सके। प्रचार जल्दी से दूर हो गया, क्योंकि अवास्ट के कार्यकारी निदेशक ओन्द्रेई विल्सेक ने उपयोगकर्ताओं को आश्वस्त किया कि एकत्र किए गए डेटा यथासंभव अज्ञात थे, जो किसी व्यक्ति विशेष की पहचान के साथ किसी भी संबंध से वंचित थे।

"हमारी कंपनी विज्ञापनदाताओं या तीसरे पक्ष को अवास्ट या किसी भी डेटा के माध्यम से एक्सेस करने की अनुमति नहीं देती है जो तीसरे पक्ष को किसी विशिष्ट व्यक्ति को लक्षित करने की अनुमति देगा," उन्होंने कहा।

हालांकि, हार्वर्ड विश्वविद्यालय में छात्रों द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चलता है कि एकत्र की गई जानकारी का प्रतिरूपण "डेटाबेस में डेटा" के आधार पर किसी व्यक्ति की पहचान का खुलासा करने वाले "डीनोमाइज़ेशन" के खिलाफ सुरक्षा की गारंटी से दूर है। युवा वैज्ञानिकों ने एक उपकरण बनाया है जो उपभोक्ता डेटा सेट के विशाल सरणियों के माध्यम से कंघी करता है जो लापरवाही, हैकिंग या किसी अन्य प्रकार के रिसाव के परिणामस्वरूप खुले उपयोग में आ गए हैं।

यह कार्यक्रम उन सभी डेटाबेस से खिलाया गया था जो 2015 से नेटवर्क में लीक हो गए थे। MyHeritage खातों का डेटा, इक्विफ़ैक्स, एक्सपेरियन, आदि का डेटा शामिल होने के बावजूद, इनमें से कई डेटाबेस में "अनाम" जानकारी होती है, छात्रों का कहना है कि वास्तविक उपयोगकर्ताओं की पहचान करना इतना मुश्किल नहीं था।

ऑपरेशन का सिद्धांत काफी सरल है। कार्यक्रम पहचान करने वाली जानकारी (ई-मेल या व्यक्ति का नाम) की एक सूची लेता है, और फिर निर्दिष्ट मापदंडों से मेल खाने वाली जानकारी के लिए सभी लीक डेटाबेस को स्कैन करता है। यदि मैच होते हैं, तो छात्रों को व्यक्ति के बारे में अधिक जानकारी मिलती है। और कभी-कभी यह जानकारी स्पष्ट रूप से इसकी पहचान करने के लिए पर्याप्त है।

अपने व्यक्तित्व के टुकड़ों को इकट्ठा करना

एक व्यक्तिगत रिसाव एक पहेली टुकड़े की तरह है। अपने आप से, यह विशेष रूप से उपयोगी नहीं है, लेकिन जब कई लीक एकत्र किए जाते हैं, तो एक ही डेटाबेस में बदलकर, आप हमारे व्यक्तित्व की आश्चर्यजनक रूप से स्पष्ट तस्वीर प्राप्त कर सकते हैं। लोग इन लीक के बारे में भूल सकते हैं, लेकिन हैकर्स के पास बहुत समय के बाद इस डेटा का उपयोग करने का अवसर है। केवल कुछ और पहेली टुकड़े एकत्र करना आवश्यक है।

कल्पना करें कि एक कंपनी केवल उपयोगकर्ता नाम, पासवर्ड, ईमेल पते और अन्य मूल खाता जानकारी संग्रहीत कर सकती है, दूसरी कंपनी आपके ब्राउज़िंग और खोज क्वेरी या आपके स्थान के बारे में जानकारी के बारे में जानकारी संग्रहीत कर सकती है। यह जानकारी अकेले आपको पहचानने की अनुमति नहीं देगी, लेकिन कुल मिलाकर यह कई व्यक्तिगत विवरणों को प्रकट कर सकती है, जिनके बारे में आपके करीबी दोस्तों और परिवार को भी नहीं पता होगा।

छात्र अनुसंधान का उद्देश्य यह दिखाना है कि इस तरह के डेटा संग्रह, चाहे कितना भी अवैयक्तिक हो, फिर भी उपयोगकर्ताओं के लिए एक संभावित खतरा है। एक स्रोत के डेटासेट को एक लाइन के माध्यम से आसानी से दूसरे से जोड़ा जा सकता है जो दोनों सेटों में मौजूद है। यही है, आपको यह नहीं सोचना चाहिए कि आपकी व्यक्तिगत जानकारी केवल इसलिए सुरक्षित है क्योंकि कंपनी अपने पूर्ण प्रतिनियुक्तिकरण के डेटा आश्वासन के संग्रह और भंडारण में शामिल है।

इसके लिए अन्य प्रमाण हैं। उदाहरण के लिए, एक ब्रिटिश अध्ययन में, मशीन सीखने वाले वैज्ञानिक एक कार्यक्रम बनाने में सक्षम थे जो केवल 15 विशेषताओं का उपयोग करके किसी भी अनाम डेटासेट में 99.98% अमेरिकियों की सही पहचान कर सकता था। मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के प्रतिनिधियों द्वारा एक और अध्ययन,दिखाया गया कि यदि केवल चार बुनियादी मापदंडों का उपयोग किया जाता है, तो उपयोगकर्ताओं को 90% मामलों में पहचाना जा सकता है।

यह पता चला है कि व्यक्तिगत रूप से सूचना लीक बल्कि दर्दनाक हैं, लेकिन साथ में वे एक वास्तविक दुःस्वप्न बन जाते हैं।

समस्या केवल कंपनियों में नहीं है

लेकिन केवल कंपनी को दोष मत दो। गोपनीय डेटा लीक के आसपास के कई घोटालों के बावजूद, जो लगभग एक साप्ताहिक घटना बन गई है, सार्वजनिक रूप से इन लीक और हैक के प्रभाव को व्यक्तिगत सुरक्षा पर कम करके आंका जाता है। इसलिए, यह बुनियादी सुरक्षा उपायों की उपेक्षा करता है। इसलिए, प्रोग्राम के आउटपुट डेटा सेट में से एक का विश्लेषण करने के बाद, हार्वर्ड के छात्रों ने पाया कि डेटाबेस में निहित 96,000 पासवर्डों में से केवल 26,000 अद्वितीय थे।

यही है, लोग टेम्पलेट पासवर्ड का उपयोग करके कुछ जटिल के साथ आने के लिए बहुत आलसी हैं। यहाँ, उदाहरण के लिए, इस विषय पर Habré पर हालिया प्रकाशन । नेता पासवर्ड "12345" और "123456" हैं। इस तरह की सुरक्षा के साथ, कोई भी तकनीक हैकिंग से नहीं बचाएगी। किसी व्यक्ति के डेटा की सुरक्षा करना मुश्किल है यदि वह स्वयं ऐसा करने के लिए कोई प्रयास नहीं करता है।

एक बारीकियों है: " 5 सितंबर, 2013 N 996 के Roskomnadzor आदेश के आवेदन के लिए पद्धति संबंधी सिफारिशें " व्यक्तिगत डेटा के निजीकरण के लिए आवश्यकताओं और विधियों की मंजूरी पर "(12/13/2013 को Roskomnadzor द्वारा अनुमोदित) रूस में लागू होती हैं । ये सिफारिशें वास्तव में उच्च स्तर के प्रतिनियुक्ति प्राप्त करने की अनुमति देती हैं। और यदि आप इस प्रक्रिया को नहीं बचाते हैं, तो अपना पूरा नाम आईडी के साथ बदलें (हर कोई याद करता है कि रोसेरेस्ट्र में रूस के पूर्व अभियोजक जनरल, आर्य्टोम और इगोर चिका के बच्चों के नाम कैसे चमत्कारिक रूप से LSDU3 और YFYaU9 कोड में बदल गए हैं )।

मैं और क्या जोड़ सकता हूँ? अद्वितीय पासवर्डों के उपयोग के महत्व के बारे में इतना कुछ कहा गया है कि यह खुद को दोहराने के लिए कोई मतलब नहीं है। और कंपनियाँ डेटा एकत्र करना जारी रखेंगी, जितना संभव हो सके सब कुछ का प्रतिरूपण करने के वादे के साथ हमें आश्वस्त करेगी। लेकिन, जैसा कि आप देखते हैं, इन वादों पर हमेशा भरोसा नहीं किया जा सकता है। Cloud4Y

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Source: https://habr.com/ru/post/undefined/