Ein Kommentar über einen Film, der Name eines Cafés, eine Stadt, ein Hobby oder der Beruf: Für sich genommen verraten solche Informationen wenig. Doch eine neue Studie zeigt, dass KI daraus einen erstaunlich präzisen digitalen Fingerabdruck zusammensetzen kann.
Forscher konnten mithilfe großer Sprachmodelle mehr als die Hälfte von 987 pseudonymen Hacker-News-Nutzern realen Identitäten zuordnen. Offensichtliche Hinweise wie persönliche Webseiten, Social-Media-Namen und GitHub-Handles waren zuvor entfernt worden.
Die Kosten des Experiments: gerade einmal 2.000 Dollar beziehungsweise ein bis vier Dollar pro Profil.
55 Prozent identifiziert – unter 89.000 Nutzern
Die Forscher ließen scheinbar harmlose Angaben stehen: Namen von Kollegen, Institutionen und lokalen Unternehmen, Aufenthaltsorte, Interessen, demografische Angaben und technische Fähigkeiten.
Die KI kombinierte diese Informationen und suchte unter 89.000 Nutzern nach passenden Personen. Ergebnis: Bei einer Präzision von 90 Prozent wurden 55,2 Prozent der gesuchten Profile identifiziert. Bei 99 Prozent Präzision waren es immer noch 45,1 Prozent.
Eine ältere statistische Deanonymisierungsmethode erreichte bei denselben Daten lediglich 0,1 Prozent.
Der entscheidende Unterschied: Was früher aufwendige Detektivarbeit erforderte, kann KI heute automatisieren und zu extrem niedrigen Kosten durchführen.
Je mehr Sie preisgeben, desto leichter findet KI Sie
Ein weiteres Experiment mit Reddit-Nutzern zeigte, dass selbst scheinbar belanglose Informationen über Filmvorlieben zur Identifizierung beitragen können. Je mehr jemand veröffentlicht, desto einzigartiger wird sein digitales Muster.
Die Forscher fassen das Prinzip einfach zusammen: Stadt, Beruf, eine besuchte Konferenz oder ein Nischenhobby grenzen jeweils den Kreis möglicher Personen ein. Die Kombination kann zu einem einzigartigen Fingerabdruck werden.
Selbst die Größe einer Plattform bietet nur begrenzten Schutz. Die Forscher schätzen, dass ihre Methode bei einem Pool von einer Million Personen noch rund 45 Prozent und bei theoretisch 100 Millionen Kandidaten etwa 27 Prozent der gesuchten Personen finden könnte.
Ein mächtiges Werkzeug für Überwachung
Die Konsequenzen sind erheblich. Regierungen könnten solche Verfahren nutzen, um pseudonyme Accounts von Journalisten, Dissidenten oder Aktivisten realen Personen zuzuordnen. Unternehmen und Datenhändler könnten Profile über verschiedene Plattformen hinweg verbinden.
Dafür muss niemand Datenbanken hacken: Die Studie verwendete ausschließlich öffentlich zugängliche Informationen, die Nutzer selbst veröffentlicht hatten.
Auch Sicherheitsfilter von KI-Systemen bieten möglicherweise wenig Schutz. Ein Angriff lässt sich in scheinbar harmlose Aufgaben zerlegen – Profile zusammenfassen, Dokumente vergleichen, Kandidaten bewerten. Bei Open-Source-Modellen können Schutzmechanismen zudem entfernt werden.
Digitale ID verschärft die Frage
Besonders brisant wird die Entwicklung angesichts digitaler Identitäten und Online-Alterskontrollen. Dabei wird häufig versprochen, dass Nutzer ihre Identität einmal nachweisen und anschließend pseudonym bleiben können.
Doch wenn KI eine Person bereits anhand ihrer veröffentlichten Inhalte identifizieren kann, wird diese Trennung zunehmend fragil. Die Studie beweist nicht, dass digitale IDs automatisch anonyme Profile offenlegen. Sie zeigt jedoch, wie leicht verstreute Online-Spuren inzwischen zu einer realen Identität zusammengeführt werden können.
Die Gefahr liegt damit nicht im großen Datendiebstahl, sondern in Tausenden Kleinigkeiten, die Menschen über Jahre freiwillig veröffentlicht haben. Früher waren diese Spuren über das Internet verstreut. Heute kann KI sie für wenige Dollar zusammensetzen – bis hinter dem Pseudonym wieder ein echter Name steht.
