Node.js — Developing a minimally HashDoS resistant, yet quickly reversible integer hash for V8

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从长远视角审视,摘要:我们证明大语言模型可用于执行大规模的去匿名化操作。在拥有完全互联网访问权限的情况下,我们的智能体仅凭假名在线资料和对话,就能以高精度重新识别黑客新闻用户和Anthropic面试参与者,其效果相当于人类调查员数小时的工作成果。我们进而针对封闭世界情境设计了攻击方法。假设有两个假名个体的数据库,每个库都包含该个体撰写或与其相关的非结构化文本,我们实现了一个可扩展的攻击流程,该流程利用大语言模型来:(1) 提取身份相关特征,(2) 通过语义嵌入搜索候选匹配项,(3) 对顶部候选进行推理以验证匹配并减少误报。与需要结构化数据的经典去匿名化研究(例如Netflix竞赛相关研究)相比,我们的方法可直接处理跨任意平台的原始用户内容。我们构建了三个包含已知真实数据的数据集来评估我们的攻击效果。第一个数据集通过个人资料中出现的跨平台引用,将黑客新闻用户与领英资料进行关联。我们的第二个数据集匹配不同Reddit电影讨论社区的用户;第三个数据集则将同一用户的Reddit历史按时间分割,创建出两个需要匹配的假名资料。在每种情境下,基于大语言模型的方法都显著优于经典基线方法,在90%的精确度下实现了高达68%的召回率,而最佳的非大语言模型方法召回率接近0%。我们的结果表明,保护在线假名用户的实际匿名性已不复存在,在线隐私的威胁模型需要被重新审视。

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