Araştırma: Online yorumlar, sosyal çevrenizin siber suçluluarın eline geçmesine neden olabilir

Yelp’in kullanıcı yorumlarının uzunluğu ve konularının analiz edildiği bir çalışmada, Teksas Üniversitesi Austin kampüsünden Yan Leng liderliğindeki bir ekip, Melbourne Üniversitesi’nden Yijun Chen ile Oxford, Hong Kong Çinli ve Sydney Üniversitesi araştırmacılarıyla birlikte “Homophilous Network Learning” (HNL) adını verdikleri bir model geliştirdi. Model, kullanıcıların birbirlerini takip edip etmediğini doğrudan gözlemlemek yerine, yorum uzunluğu ve işyeri konularındaki kalıpları inceleyerek gizli sosyal bağları geriye doğru tahmin ediyor. Araştırmacılar, bu bilgiyi hedefli oltalama (spear‑phishing) saldırılarını daha kârlı hâle getirmek için bir saldırganın kullanabileceğini vurguladı.

Yelp’in herkese açık verilerini kullanarak yapılan testlerde, New Orleans ve Pittsburgh bölgelerindeki örneklemde Louisiana’da 2 065 yorumcu ve 6 094 işletme, Pennsylvania’da ise 2 234 yorumcu ve yaklaşık 16 000 işletme yer alıyordu. Yelp’in yayımladığı gerçek “arkadaş” ağı, HNL’nin tahminlerinin doğruluğunu ölçmek için kıyaslama imkanı sağladı. Sonuçlar, modelin sosyal bağlantıları tahmin etmede %60’ın üzerinde bir isabet oranına sahip olduğunu gösterdi. Araştırmacılar, bu oranla bile geniş çaplı oltalama operasyonlarının ekonomik açıdan çekici olabileceğini belirtti.

Çalışma, Yelp’in ötesinde Amazon, YouTube ve Groupon gibi platformlarda da benzer sosyal veri sızıntılarının teorik olarak mümkün olabileceğini işaret etti. Ancak, araştırmanın bu diğer veri türlerini henüz test etmediği ve yalnızca Yelp’den elde edilen yorum uzunluğunun en kolay test edilebilen sinyal olduğuna dikkat çekildi. Bu bulgular, çevrimiçi yorumların gizli sosyal yapılarını açığa çıkararak siber güvenlik alanında yeni risklerin ortaya çıkabileceğini gösteriyor.