https://anlatilaninotesi.com.tr/20260911/arastirma-online-yorumlar-siber-suclulara-sosyal-cevrenizi-ele-verebilir-1108690535.html
Araştırma: Online yorumlar, sosyal çevrenizin siber suçluluarın eline geçmesine neden olabilir
Araştırma: Online yorumlar, sosyal çevrenizin siber suçluluarın eline geçmesine neden olabilir
Sputnik Türkiye
İnternette ürün ve hizmetler hakkında yorum bırakmak, kullanıcıların yalnızca tüketim tercihlerini değil, sosyal bağlantılarını da açığa çıkarabiliyor. İşte detaylar...
2026-09-11T12:53+0300
2026-09-11T12:53+0300
2026-09-11T16:11+0300
yaşam
siber güvenlik
yorum
amazon
youtube
haberler
https://cdn.img.anlatilaninotesi.com.tr/img/07e9/02/04/1093336435_0:0:865:486_1920x0_80_0_0_76bd38d5f1f430b2827e088b97050770.jpg
Information Systems Research dergisinde yayımlanan araştırmada, bir yorumun ne kadar uzun olduğu gibi sıradan davranışsal verilerin kullanıcılar arasındaki gizli sosyal bağlantıların yeniden oluşturulmasında kullanılabileceği ortaya konuldu.Teksas Üniversitesi Austin kampüsünden Yan Leng liderliğindeki ekip, Melbourne Üniversitesi'nden Yijun Chen ile Oxford, Chinese University of Hong Kong ve Sydney Üniversitesi'nden araştırmacılarla birlikte çalıştı.Araştırmacılar, kullanıcıların yorum faaliyetlerindeki kalıpları analiz ederek aralarındaki görünmeyen sosyal bağları tahmin eden bir model geliştirdi. Çalışmada, bu bağlantılara ulaşan bir saldırganın ‘spear-phishing’ olarak adlandırılan hedefli oltalama saldırılarını çok daha kârlı hale getirebileceği gösterildi.Yüzde 60'ından fazlası tahmin edildiAraştırmacıların geliştirdiği ‘Homophilous Network Learning’ (HNL) adlı algoritma, kullanıcıların birbirlerini takip edip etmediğine doğrudan bakmak yerine yorum davranışlarındaki kalıpları inceliyor.Algoritma, kullanıcıların hangi işletmeler hakkında yorum yaptığı ve yorumlarının ne kadar uzun olduğu gibi verilerden hareketle, bu davranışları açıklayabilecek olası sosyal bağlantılar ağını geriye doğru tahmin ediyor.Araştırmacılar modeli test etmek için ABD'deki New Orleans ve Pittsburgh bölgelerini kapsayan herkese açık Yelp verilerini kullandı. Louisiana'daki örneklem 2 bin 65 yorumcu ve 6 bin 94 işletmeyi, Pennsylvania'daki örneklem ise 2 bin 234 yorumcu ve yaklaşık 16 bin işletmeyi kapsadı.Yelp'in kullanıcıları arasındaki gerçek ‘arkadaş’ ağını da yayımlaması, araştırmacıların algoritmanın tahminlerini gerçek bağlantılarla karşılaştırmasına imkan sağladı.Sonuçlar, algoritmanın sosyal bağlantıları tahmin etmede oldukça başarılı olduğunu gösterdi.Araştırmacılar, modelin daha düşük isabet oranlarında bile geniş çaplı oltalama saldırılarının ekonomik açıdan cazip hale gelebileceğini belirtti.Amazon ve YouTube için de geçerli olabilirAraştırmacılar, bulguların yalnızca Yelp ile sınırlı olmayabileceğine dikkat çekti. Kullanıcıların herkese açık biçimde puan verdiği veya yorum yaptığı Groupon, Amazon ve YouTube gibi platformlarda da benzer bir sosyal veri sızıntısının teorik olarak mümkün olabileceği belirtildi.Çalışmada Yelp'teki yorum uzunluğu en kolay test edilebilen sinyal olarak kullanıldı. Araştırmacılar puanlar, satın alma geçmişi, yorumlar veya beğenilerin başka platformlarda benzer sosyal bağlantı izleri taşıyabileceğini belirtiyor. Ancak araştırmanın bu diğer veri türlerini test etmediğinin de altı çiziliyor.
https://anlatilaninotesi.com.tr/20260811/siber-saldirilar-duzenliyordu-yapay-zeka-platformu-guncellemesini-guvenlik-endiseleri-nedeniyle-1107915045.html
Sputnik Türkiye
feedback.tr@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
2026
Sputnik Türkiye
feedback.tr@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
SON HABERLER
tr_TR
Sputnik Türkiye
feedback.tr@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
Sputnik Türkiye
feedback.tr@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rossiya Segodnya“
siber güvenlik, yorum, amazon, youtube, haberler
siber güvenlik, yorum, amazon, youtube, haberler
Araştırma: Online yorumlar, sosyal çevrenizin siber suçluluarın eline geçmesine neden olabilir
12:53 11.09.2026 (güncellendi: 16:11 11.09.2026) Yeni bir araştırmaya göre siber suçlular, yorumlardaki basit davranış kalıplarından yararlanarak kişilerin sosyal çevrelerini tahmin edebiliyor ve daha etkili hedefli oltalama saldırıları düzenleyebiliyor.
Information Systems Research dergisinde yayımlanan araştırmada, bir yorumun ne kadar uzun olduğu gibi sıradan davranışsal verilerin kullanıcılar arasındaki gizli sosyal bağlantıların yeniden oluşturulmasında kullanılabileceği ortaya konuldu.
Teksas Üniversitesi Austin kampüsünden Yan Leng liderliğindeki ekip, Melbourne Üniversitesi'nden Yijun Chen ile Oxford, Chinese University of Hong Kong ve Sydney Üniversitesi'nden araştırmacılarla birlikte çalıştı.
Araştırmacılar, kullanıcıların yorum faaliyetlerindeki kalıpları analiz ederek aralarındaki görünmeyen sosyal bağları tahmin eden bir model geliştirdi. Çalışmada, bu bağlantılara ulaşan bir saldırganın ‘spear-phishing’ olarak adlandırılan hedefli oltalama saldırılarını çok daha kârlı hale getirebileceği gösterildi.
Spear-phishing, saldırganın güvenilir bir kişi ya da bağlantıyı taklit ederek belirli bir kişiyi kandırmaya çalıştığı bir dolandırıcılık yöntemi olarak tanımlanıyor.
Yüzde 60'ından fazlası tahmin edildi
Araştırmacıların geliştirdiği ‘Homophilous Network Learning’ (HNL) adlı algoritma, kullanıcıların birbirlerini takip edip etmediğine doğrudan bakmak yerine yorum davranışlarındaki kalıpları inceliyor.
Algoritma, kullanıcıların hangi işletmeler hakkında yorum yaptığı ve yorumlarının ne kadar uzun olduğu gibi verilerden hareketle, bu davranışları açıklayabilecek olası sosyal bağlantılar ağını geriye doğru tahmin ediyor.
Araştırmacılar modeli test etmek için ABD'deki New Orleans ve Pittsburgh bölgelerini kapsayan herkese açık Yelp verilerini kullandı. Louisiana'daki örneklem 2 bin 65 yorumcu ve 6 bin 94 işletmeyi, Pennsylvania'daki örneklem ise 2 bin 234 yorumcu ve yaklaşık 16 bin işletmeyi kapsadı.
Yelp'in kullanıcıları arasındaki gerçek ‘arkadaş’ ağını da yayımlaması, araştırmacıların algoritmanın tahminlerini gerçek bağlantılarla karşılaştırmasına imkan sağladı.
Sonuçlar, algoritmanın sosyal bağlantıları tahmin etmede oldukça başarılı olduğunu gösterdi.
Araştırmacılar, modelin daha düşük isabet oranlarında bile geniş çaplı oltalama saldırılarının ekonomik açıdan cazip hale gelebileceğini belirtti.
Amazon ve YouTube için de geçerli olabilir
Araştırmacılar, bulguların yalnızca Yelp ile sınırlı olmayabileceğine dikkat çekti. Kullanıcıların herkese açık biçimde puan verdiği veya yorum yaptığı Groupon, Amazon ve YouTube gibi platformlarda da benzer bir sosyal veri sızıntısının teorik olarak mümkün olabileceği belirtildi.
Çalışmada Yelp'teki yorum uzunluğu en kolay test edilebilen sinyal olarak kullanıldı. Araştırmacılar puanlar, satın alma geçmişi, yorumlar veya beğenilerin başka platformlarda benzer sosyal bağlantı izleri taşıyabileceğini belirtiyor. Ancak araştırmanın bu diğer veri türlerini test etmediğinin de altı çiziliyor.
