Mit KI-Modellen ist es möglich, Personen zu de-anonymisieren

Quelle: Lermen et al. (2026)

Im Netz sind auch Personen unterwegs, deren Identität nicht bekannt ist. Für manche ist es der Schutz ihrer persönlichen Privatsphäre, für andere bietet Anonymität im Netz die Möglichkeit, Beiträge zu verfassen, die andere diffamieren.

Forscher von der ETH Zürich, MATS Research und Anthropic sind einmal der Frage nachgegangen, ob es mit den Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in großem Maßstab möglich ist, zu de-anonymisieren. In dem Paper von Lermen et al. (2026) wurde die Vorgehensweise und die Ergebnisse ausführlich dargestellt.

Die Abbildung zeigt, wie aus einem einzelnen Interview mit Hilfe eines Large Language Models (LLM) ein Profil erstellt wurde, und abschließend ein KI-Agent die Person identifizieren konnte.

„End-to-end deanonymization from a single interview transcript from (details altered to protect the subject’s identity). An LLM agent extracts structured identity signals from a conversation, autonomously searches the web to identify a candidate individual, and verifies the candidate matches all extracted claims“ (Lermen et al. (2026): Large-scale online deanonymization with LLMs | PDF).

Die technischen Möglichkeiten haben nun zwei Effekte: (1) Anonyme Nutzer im Netz, die sich strafbar machen, können identifiziert werden. (2) Für Nutzer, die ihre Anonymität aus den verschiedenen Gründen wahren möchten, reicht ein Pseudonym im Netz in Zukunft wohl nicht mehr aus.

Das Internet der Dinge und das Smartphone

hautnahTechnik1.jpgAm Beispiel des Smartphones kann man aufzeigen, wie sich das Internet der Dinge (Internet of Things: IoT) entwickelt. Voraussetzung für IoT ist immer, dass Daten generiert werden, die dann anschließend analysiert und genutzt werden können. Früher haben Menschen Daten in Computersysteme eingegeben, anschließend erfasste die Industrie Betriebsdaten, und heute sind es allgegenwärtige Objekte (Menschen und Dinge, die Daten generieren. Das Smartphone ist dafür ein gutes Beispiel, da es je nach Modell 5-9 Senoren hat (AIG 2015:8):

  • Näherungssensor
  • Umgebungslichtsensor
  • Beschleunigungssensor
  • Gyroskopischer Sensor
  • Magnetometer
  • Umgebungsgeräuschesensor
  • Temperatur- und Feuchtigkeitssensor
  • Luftdrucksensor
  • M7 Bewegungs-Koprozssor

Die Kosten für alle Sensoren liegen heute unter 5 USD! Stellen diese Sensoren – und Sensoren anderer Systeme – nun kontinuierlich Daten zur Verfügung, so entsteht das bekannte Phänomen „Big Data“. Der Schutz und die gleichzeitige Auswertung solch großer Datenmengen wird daher immer wichtiger, und bietet die Chance für neue Wertschöpfungsketten und Innovationen. Solche Zusammenhänge besprechen wir auch in den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK). Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.

 

Gesellschaftliche Veränderungen 2030: Vertrauen in Zeiten des Internets

foresight-2030Ein weiterer Trend der gesellschaftlichen Veränderungen bis 2030 (PDF) wird Vertrauen in Zeiten des Internets sein.Gerade in der „Griechenlandkrise“ hat man gut sehen können, wie sich die Situation in komplexen sozialen Systemen verändert. Anfang des Jahres ging es um die verschiedenen kleinen oder großen Milliardenbeträge – wurde mit harten Fakten argumentiert. Dann kam eine Phase, in der auf das menschliche Leid vieler Menschen in Griechenland und auf eine „Ansteckungsgefahr“ verwiesen wurde. Das waren erste Hinweise auf ein komplexes soziales System. „Vertrauen ist eine Voraussetzung für das Funktionieren sozialer Systeme“ (S. 80). Am Ende der Diskussionen haben dann alle festgestellt, wie wichtig das wiederhergestellte Vertrauen ist, um mehr als 80 Milliarden EUR zu genehmigen. Ich würde sogar so weit gehen zu behaupten, dass Vertrauen die neue Währung in sozialen Netzen ist.

Eine aktuelle Umfrage des Branchenverbandes BITKOM unter Internetnutzern ergab, dass es fast 80 % der Befragten im Vergleich mit direkten Begegnungen schwerer fällt, einzuschätzen, ob Menschen oder Unternehmen, die sich im Internet präsentieren, vertrauenswürdig sind. Eine neue „Maß-Einheit“, um zukünftig Vertrauen im Internet zu messen, erscheint sinnvoll und kann sich im Hinblick auf die oben genannten hochdynamischen Treiber langfristig zu einer Herausforderung entwickeln (S. 81).

Ob es nun eine Maß-Einheit wird, oder ob sich Vertrauen aus vielschichtigen Dimensionen situativ zeigt wird eine spannende Frage sein. Für die Entwicklung von Innovationen und den Austausch von Wissen spielt Vertrauen in Zukunft eine herausragende Rolle. In den von uns entwickelten Blended Learning Lehrgängen Innovationsmanager (IHK) und Wissensmanager (IHK) gehen wir auf diese Themen ein. Informationen dazu finden Sie auf unserer Lernplattform.