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1000 results for “Deano”
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Dr #HenryDavidAbraham , a #psychiatrist for around 50 years,
speaks with #DeanObeidallah -
Dr #HenryDavidAbraham , a #psychiatrist for around 50 years,
speaks with #DeanObeidallah -
I do like out of context comic panels. Sometimes they fit perfectly.
This one is from Black Hammer, Age of Doom Part II, story/text by Jeff Lemire, drawing by Dean Ormston, clors by Dave Stewart.
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[en] Paper: LLMs can be used to perform at-scale #deanonymization
"With full Internet access, our #agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given #pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator."
"Our results show that the practical #obscurity protecting pseudonymous users online no longer holds and that #threat models for online #privacy need to be reconsidered."
"We demonstrate that LLMs fundamentally change the picture, enabling fully automated deanonymization attacks that operate on #unstructured text at scale."
Note: also check paragraphs "Potential harms" and "Potential benefits".
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[en] Paper: LLMs can be used to perform at-scale #deanonymization
"With full Internet access, our #agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given #pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator."
"Our results show that the practical #obscurity protecting pseudonymous users online no longer holds and that #threat models for online #privacy need to be reconsidered."
"We demonstrate that LLMs fundamentally change the picture, enabling fully automated deanonymization attacks that operate on #unstructured text at scale."
Note: also check paragraphs "Potential harms" and "Potential benefits".
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[en] Paper: LLMs can be used to perform at-scale #deanonymization
"With full Internet access, our #agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given #pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator."
"Our results show that the practical #obscurity protecting pseudonymous users online no longer holds and that #threat models for online #privacy need to be reconsidered."
"We demonstrate that LLMs fundamentally change the picture, enabling fully automated deanonymization attacks that operate on #unstructured text at scale."
Note: also check paragraphs "Potential harms" and "Potential benefits".
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Large-scale online deanonymization with LLMs
From Cornel University Computer ScienceWe show that large language models can be used to perform at-scale deanonymization. With full Internet access, our agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator. We then design attacks for the closed-world setting. Given two databases of pseudonymous individuals, each containing unstructured text written by or about that individual, we implement a scalable attack pipeline that uses LLMs to: (1) extract identity-relevant features, (2) search for candidate matches via semantic embeddings, and (3) reason over top candidates to verify matches and reduce false positives. Compared to classical deanonymization work (e.g., on the Netflix prize) that required structured data, our approach works directly on raw user content across arbitrary platforms. We construct three datasets with known ground-truth data to evaluate our attacks. The first links Hacker News to LinkedIn profiles, using cross-platform references that appear in the profiles. Our second dataset matches users across Reddit movie discussion communities; and the third splits a single user's Reddit history in time to create two pseudonymous profiles to be matched. In each setting, LLM-based methods substantially outperform classical baselines, achieving up to 68% recall at 90% precision compared to near 0% for the best non-LLM method. Our results show that the practical obscurity protecting pseudonymous users online no longer holds and that threat models for online privacy need to be reconsidered.
Simon Lermen, Daniel Paleka, Joshua Swanson, Michael Aerni, Nicholas Carlini, Florian Tramè
#computerscience #cornelluniversity #AiResearch #privacy #anonymity #llm #HackNews #athropic #pseudonymity
#deanonymization -
Du hast ja sicher nichts zu verbergen.
»Wir zeigen, dass große Sprachmodelle für #Deanonymisierung im großen Maßstab eingesetzt werden können. Freien Internetzugang vorausgesetzt kann unser Agent Nutzer von #HackerNews und Teilnehmer von #AnthropicInterviews allein anhand von pseudonymen Online-Profilen und Onlinebeiträgen mit hoher Genauigkeit identifizieren, was bei einer manuellen Recherche Stunden kosten würde.
Anschließend entwickeln wir Angriffsmöglichkeiten für Plattformen, die nicht frei zugänglich sind. Wir implementieren eine eine skalierbare Angriffspipeline, basierend auf zwei Datenbanken mit unstrukturierten Texten, die über pseudonyme Individuen oder von ihnen geschrieben wurden.«
https://arxiv.org/abs/2602.16800
"#KI" #Datenschutz #Pseudonymität #Anonymität #LLM #LinkedIn
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Du hast ja sicher nichts zu verbergen.
»Wir zeigen, dass große Sprachmodelle für #Deanonymisierung im großen Maßstab eingesetzt werden können. Freien Internetzugang vorausgesetzt kann unser Agent Nutzer von #HackerNews und Teilnehmer von #AnthropicInterviews allein anhand von pseudonymen Online-Profilen und Onlinebeiträgen mit hoher Genauigkeit identifizieren, was bei einer manuellen Recherche Stunden kosten würde.
Anschließend entwickeln wir Angriffsmöglichkeiten für Plattformen, die nicht frei zugänglich sind. Wir implementieren eine eine skalierbare Angriffspipeline, basierend auf zwei Datenbanken mit unstrukturierten Texten, die über pseudonyme Individuen oder von ihnen geschrieben wurden.«
https://arxiv.org/abs/2602.16800
"#KI" #Datenschutz #Pseudonymität #Anonymität #LLM #LinkedIn
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Du hast ja sicher nichts zu verbergen.
»Wir zeigen, dass große Sprachmodelle für #Deanonymisierung im großen Maßstab eingesetzt werden können. Freien Internetzugang vorausgesetzt kann unser Agent Nutzer von #HackerNews und Teilnehmer von #AnthropicInterviews allein anhand von pseudonymen Online-Profilen und Onlinebeiträgen mit hoher Genauigkeit identifizieren, was bei einer manuellen Recherche Stunden kosten würde.
Anschließend entwickeln wir Angriffsmöglichkeiten für Plattformen, die nicht frei zugänglich sind. Wir implementieren eine eine skalierbare Angriffspipeline, basierend auf zwei Datenbanken mit unstrukturierten Texten, die über pseudonyme Individuen oder von ihnen geschrieben wurden.«
https://arxiv.org/abs/2602.16800
"#KI" #Datenschutz #Pseudonymität #Anonymität #LLM #LinkedIn
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Du hast ja sicher nichts zu verbergen.
»Wir zeigen, dass große Sprachmodelle für #Deanonymisierung im großen Maßstab eingesetzt werden können. Freien Internetzugang vorausgesetzt kann unser Agent Nutzer von #HackerNews und Teilnehmer von #AnthropicInterviews allein anhand von pseudonymen Online-Profilen und Onlinebeiträgen mit hoher Genauigkeit identifizieren, was bei einer manuellen Recherche Stunden kosten würde.
Anschließend entwickeln wir Angriffsmöglichkeiten für Plattformen, die nicht frei zugänglich sind. Wir implementieren eine eine skalierbare Angriffspipeline, basierend auf zwei Datenbanken mit unstrukturierten Texten, die über pseudonyme Individuen oder von ihnen geschrieben wurden.«
https://arxiv.org/abs/2602.16800
"#KI" #Datenschutz #Pseudonymität #Anonymität #LLM #LinkedIn
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You've got nothing to hide, do you?
»We show that large language models can be used to perform at-scale #deanonymization. With full Internet access, our agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator. We then design attacks for the closed-world setting. Given two databases of pseudonymous individuals, each containing unstructured text written by or about that individual, we implement a scalable attack pipeline«
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You've got nothing to hide, do you?
»We show that large language models can be used to perform at-scale #deanonymization. With full Internet access, our agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator. We then design attacks for the closed-world setting. Given two databases of pseudonymous individuals, each containing unstructured text written by or about that individual, we implement a scalable attack pipeline«
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You've got nothing to hide, do you?
»We show that large language models can be used to perform at-scale #deanonymization. With full Internet access, our agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator. We then design attacks for the closed-world setting. Given two databases of pseudonymous individuals, each containing unstructured text written by or about that individual, we implement a scalable attack pipeline«
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You've got nothing to hide, do you?
»We show that large language models can be used to perform at-scale #deanonymization. With full Internet access, our agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator. We then design attacks for the closed-world setting. Given two databases of pseudonymous individuals, each containing unstructured text written by or about that individual, we implement a scalable attack pipeline«
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Large-scale online deanonymization with LLMs
"We show that large language models can be used to perform at-scale deanonymization. With full Internet access, our agent can re-identify Hacker News users and Anthropic Interviewer participants at high precision, given pseudonymous online profiles and conversations alone, matching what would take hours for a dedicated human investigator. We then design attacks for the closed-world setting. Given two databases of pseudonymous individuals, each containing unstructured text written by or about that individual, we implement a scalable attack pipeline that uses LLMs to: (1) extract identity-relevant features, (2) search for candidate matches via semantic embeddings, and (3) reason over top candidates to verify matches and reduce false positives. Compared to prior deanonymization work (e.g., on the Netflix prize) that required structured data or manual feature engineering, our approach works directly on raw user content across arbitrary platforms. We construct three datasets with known ground-truth data to evaluate our attacks. The first links Hacker News to LinkedIn profiles, using cross-platform references that appear in the profiles. Our second dataset matches users across Reddit movie discussion communities; and the third splits a single user’s Reddit history in time to create two pseudonymous profiles to be matched. In each setting, LLM-based methods substantially outperform classical baselines, achieving up to 68% recall at 90% precision compared to near 0% for the best non-LLM method. Our results show that the practical obscurity protecting pseudonymous users online no longer holds and that threat models for online privacy need to be reconsidered."
https://arxiv.org/html/2602.16800v1
#AI #GenerativeAI #LLMs #Anonymity #Privacy #Deanonymization
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"Large-Scale Online #Deanonymization with #LLM s"
Long time coming, first time I see groundbreaking research into it. Scary jobby
Post: https://simonlermen.substack.com/p/large-scale-online-deanonymization
Paper (PDF): https://arxiv.org/pdf/2602.16800 -
"Large-Scale Online #Deanonymization with #LLM s"
Long time coming, first time I see groundbreaking research into it. Scary jobby
Post: https://simonlermen.substack.com/p/large-scale-online-deanonymization
Paper (PDF): https://arxiv.org/pdf/2602.16800 -
"Large-Scale Online #Deanonymization with #LLM s"
Long time coming, first time I see groundbreaking research into it. Scary jobby
Post: https://simonlermen.substack.com/p/large-scale-online-deanonymization
Paper (PDF): https://arxiv.org/pdf/2602.16800 -
"Large-Scale Online #Deanonymization with #LLM s"
Long time coming, first time I see groundbreaking research into it. Scary jobby
Post: https://simonlermen.substack.com/p/large-scale-online-deanonymization
Paper (PDF): https://arxiv.org/pdf/2602.16800 -
1 grudnia obchodzimy rocznicę urodzin Deana O’Gormana (ur. 1976) – nowozelandzkiego aktora i artysty, znanego m. in. z roli Fili w trylogii "Hobbit". Ale warto wiedzieć, że to również uznany fotograf i malarz. Jego pasja do historii i obrazu przekracza świat kina. (fot. Wikipedia) #DeanOGorman #fotografia #Hobbit #NowaZelandia
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1 grudnia obchodzimy rocznicę urodzin Deana O’Gormana (ur. 1976) – nowozelandzkiego aktora i artysty, znanego m. in. z roli Fili w trylogii "Hobbit". Ale warto wiedzieć, że to również uznany fotograf i malarz. Jego pasja do historii i obrazu przekracza świat kina. (fot. Wikipedia) #DeanOGorman #fotografia #Hobbit #NowaZelandia
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1 grudnia obchodzimy rocznicę urodzin Deana O’Gormana (ur. 1976) – nowozelandzkiego aktora i artysty, znanego m. in. z roli Fili w trylogii "Hobbit". Ale warto wiedzieć, że to również uznany fotograf i malarz. Jego pasja do historii i obrazu przekracza świat kina. (fot. Wikipedia) #DeanOGorman #fotografia #Hobbit #NowaZelandia
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1 grudnia obchodzimy rocznicę urodzin Deana O’Gormana (ur. 1976) – nowozelandzkiego aktora i artysty, znanego m. in. z roli Fili w trylogii "Hobbit". Ale warto wiedzieć, że to również uznany fotograf i malarz. Jego pasja do historii i obrazu przekracza świat kina. (fot. Wikipedia) #DeanOGorman #fotografia #Hobbit #NowaZelandia
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@praesolgka @echo_pbreyer Die Möglichkeiten der #DeAnonymisierung legt aber mit der LLM-/KI-Entwicklung zugleich auch zu. Ich glaube nicht, dass hier eine hinreichende Zuverlässigkeit durch automatische Verfahren erreicht werden kann.
Daher müssen Akten aller Verwaltungen von vorherein darauf angelegt werden, dass die darin beschriebenen Personen anonym sind – und auch bei Zusammenführen von öffentlichen Informationen anonym bleiben!
Doch das Verständnis dafür fehlt bei Entscheidenden in den Verwaltungen bislang völlig. #Datensparsamkeit und Trennung von Handlungen und Handelnden in zwei getrennte Datenbasen hab ich noch nirgends in der Diskussion durch Bund, Land und Kommunen erlebt. Im Gegenteil: Darauf angesprochen ernte ich völliges Unverständnis, wozu das gut sein könnte.
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@praesolgka @echo_pbreyer Die Möglichkeiten der #DeAnonymisierung legt aber mit der LLM-/KI-Entwicklung zugleich auch zu. Ich glaube nicht, dass hier eine hinreichende Zuverlässigkeit durch automatische Verfahren erreicht werden kann.
Daher müssen Akten aller Verwaltungen von vorherein darauf angelegt werden, dass die darin beschriebenen Personen anonym sind – und auch bei Zusammenführen von öffentlichen Informationen anonym bleiben!
Doch das Verständnis dafür fehlt bei Entscheidenden in den Verwaltungen bislang völlig. #Datensparsamkeit und Trennung von Handlungen und Handelnden in zwei getrennte Datenbasen hab ich noch nirgends in der Diskussion durch Bund, Land und Kommunen erlebt. Im Gegenteil: Darauf angesprochen ernte ich völliges Unverständnis, wozu das gut sein könnte.
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@praesolgka @echo_pbreyer Die Möglichkeiten der #DeAnonymisierung legt aber mit der LLM-/KI-Entwicklung zugleich auch zu. Ich glaube nicht, dass hier eine hinreichende Zuverlässigkeit durch automatische Verfahren erreicht werden kann.
Daher müssen Akten aller Verwaltungen von vorherein darauf angelegt werden, dass die darin beschriebenen Personen anonym sind – und auch bei Zusammenführen von öffentlichen Informationen anonym bleiben!
Doch das Verständnis dafür fehlt bei Entscheidenden in den Verwaltungen bislang völlig. #Datensparsamkeit und Trennung von Handlungen und Handelnden in zwei getrennte Datenbasen hab ich noch nirgends in der Diskussion durch Bund, Land und Kommunen erlebt. Im Gegenteil: Darauf angesprochen ernte ich völliges Unverständnis, wozu das gut sein könnte.
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@praesolgka @echo_pbreyer Die Möglichkeiten der #DeAnonymisierung legt aber mit der LLM-/KI-Entwicklung zugleich auch zu. Ich glaube nicht, dass hier eine hinreichende Zuverlässigkeit durch automatische Verfahren erreicht werden kann.
Daher müssen Akten aller Verwaltungen von vorherein darauf angelegt werden, dass die darin beschriebenen Personen anonym sind – und auch bei Zusammenführen von öffentlichen Informationen anonym bleiben!
Doch das Verständnis dafür fehlt bei Entscheidenden in den Verwaltungen bislang völlig. #Datensparsamkeit und Trennung von Handlungen und Handelnden in zwei getrennte Datenbasen hab ich noch nirgends in der Diskussion durch Bund, Land und Kommunen erlebt. Im Gegenteil: Darauf angesprochen ernte ich völliges Unverständnis, wozu das gut sein könnte.
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@DeanObeidallah #Resist means #DoNotComply.
#Cancel the #NerdProm (or #WHCD ) because they are #FailingMedia cowards that you can only laught AT!
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@DeanObeidallah #Resist means #DoNotComply.
#Cancel the #NerdProm (or #WHCD ) because they are #FailingMedia cowards that you can only laught AT!