Времени, которое человек тратит на различные приложения для смартфонов, достаточно, чтобы выделить его из большей группы более чем в одном из трех случаев, говорят исследователи, которые предупреждают о последствиях для безопасности и конфиденциальности.
Психологи доктор Хизер Шоу, профессор Пол Тейлор и профессор Стейси Кончи из Ланкастерского университета и доктор Дэвид Эллис из Университета Бата проанализировали данные со смартфонов 780 человек.
Их статья опубликована в журнале Psychological Science.
Они ввели в статистические модели данные об использовании приложений за 4680 дней. Каждый из этих дней был связан с одним из 780 пользователей, так что модели изучали шаблоны ежедневного использования людьми приложений.
Затем исследователи проверили, могут ли модели идентифицировать человека, если им предоставляется данные только одного дня активности смартфона, которые был анонимными и еще не связаны с пользователем.
Доктор Эллис из Университета Бата сказал: «Наши модели, которые были обучены только шестидневным данным об использовании приложений каждым человеком, могли идентифицировать нужного человека по анонимным данным за один день в одной трети случаев».
Это может показаться не таким уж большим достижением, но когда модели делают прогноз относительно того, кому принадлежат данные, они также могут предоставить список наиболее и наименее вероятных кандидатов. Можно было просмотреть 10 наиболее вероятных лиц, которым принадлежали данные за определенный день. Примерно в 75% случаев нужный пользователь будет среди 10 наиболее вероятных кандидатов.
Профессор Тейлор из Ланкастерского университета добавил: «С практической точки зрения, расследование правоохранительных органов, направленное на выявление нового телефона преступника на основе информации об их историческом использовании телефона, может сократить пул кандидатов примерно с 1000 телефонов до 10 телефонов с 25% -ным риском их отсутствия».
Следовательно, исследователи предупреждают, что программное обеспечение, получившее доступ к стандартному журналу активности смартфона, может сделать разумный прогноз о личности пользователя, даже если он вышел из своей учетной записи. Идентификация возможна без мониторинга разговоров или поведения внутри самих приложений.
Доктор Шоу из Университета Ланкастера сказала: «Мы обнаружили, что люди демонстрировали устойчивые закономерности в поведении при использовании приложений на ежедневной основе, например, больше всего использовали Facebook и меньше всего приложение-калькулятор. В поддержку этого мы также показали, что два дня данных со смартфона от одного и того же человека продемонстрировали большее сходство в закономерностях использования приложений, чем два дня данных от разных людей».
Поэтому важно признать, что сами по себе данные об использовании приложений, которые часто автоматически собираются смартфоном, потенциально могут раскрыть личность человека.
Предоставляя новые возможности для правоохранительных органов, это также создает риски для конфиденциальности, если этот тип данных используется не по назначению.
Источник: Medical Xpress
