Online-Bewertungen hinterlassen einen verborgenen „sozialen Fußabdruck“ – Betrüger können sich diesen zunutze machen

Solche Daten könnten potenziell für gezieltes Phishing genutzt werden: Ein Betrüger, der herausfindet, wem eine Person vertraut, erhält die Möglichkeit, sich überzeugender als Bekannter auszugeben. Die Studie modelliert jedoch lediglich eine solche Bedrohung, ohne zu belegen, dass diese Methode bereits in großem Umfang von Kriminellen genutzt wird.

Details

Die Wissenschaftler analysierten die Daten von 4.299 Yelp-Nutzern aus Louisiana und Pennsylvania aus dem Jahr 2020. Auf der Plattform standen sowohl die Texte der Bewertungen als auch die tatsächlichen Freundeslisten zur Verfügung, sodass die Forscher überprüfen konnten, wie genau sich Verbindungen allein anhand des Verhaltens rekonstruieren lassen.

Der Algorithmus erkannte etwa 49 % der bestehenden sozialen Verbindungen bei einer Falsch-Positiv-Rate von 10 %. Bei einer Falsch-Positiv-Rate von 20 % konnten bis zu 63 % der Verbindungen identifiziert werden.

Dabei handelt es sich nicht um eine 90-prozentige „Genauigkeit bei der Freundesermittlung“: Die Falsch-Positiv-Rate bezeichnet den Anteil nicht verbundener Paare, die der Algorithmus fälschlicherweise als verbunden eingestuft hat.

Eines der aussagekräftigsten Merkmale erwies sich als die Länge der Kommentare. Bei verbundenen Nutzern ließen sich statistische Regelmäßigkeiten beobachten: So konnten beispielsweise lange Texte einer Person mit längeren oder, umgekehrt, mit ergänzenden kurzen Kommentaren einer anderen Person einhergehen.

Dies bedeutet nicht, dass sich anhand eines einzelnen langen Kommentars ein bestimmter Freund identifizieren lässt. Verbindungen werden anhand des Gesamtverhaltens einer großen Anzahl von Nutzern ermittelt.

Warum dies wichtig ist

Ein solcher „sozialer Fußabdruck“ kann für Spear-Phishing nützlich sein – eine gezielte Betrugsmasche, bei der sich der Täter als eine dem Opfer bekannte Person ausgibt.

Die Autoren haben die wirtschaftliche Attraktivität solcher Angriffe modelliert und festgestellt, dass die Rekonstruktion einer größeren Anzahl sozialer Verbindungen deren Rentabilität potenziell erhöht. Es wurden jedoch im Rahmen der Studie keine tatsächlichen Phishing-Kampagnen durchgeführt.

Die Studie wirft eine weiterreichende Frage zum Datenschutz auf: Selbst wenn ein Dienst die Freundesliste verbirgt, können die Handlungen des Nutzers selbst indirekt Aufschluss über seine Verbindungen geben.

Als Schutzmaßnahme schlagen die Autoren vor, den veröffentlichten Daten ein sorgfältig kalkuliertes statistisches „Rauschen“ hinzuzufügen, das die Rekonstruktion des sozialen Netzwerks erschwert, den Nutzen der Informationen für die Analyse jedoch bewahrt.

Quelle

Studie:„When Behavioral Data Betray Users: A Diagnostic and Protective Framework Against Social Interaction Leakages“.

Autoren: Yan Leng, Yijun Chen, Xiaowen Dong, Junfeng Wu, Guodong Shi.

Zeitschrift: Information Systems Research, 2026.