Depremi doğru tahmin eden Nurcan Vecigün'den 2020 tahminleri
Sosyal Güvenlik rakamları inanıldığı kadar rasgele olmayabilir, çünkü yeni bir çalışma, açık kaynaklı araştırmalarla birleştirilen güçlü matematiksel tekniklerin, bazı durumlarda, bir kişinin gizli numarasını açığa çıkarabileceğini iddia etmektedir.
Pazartesi günü Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri, SSN'lerin giderek daha savunmasız olduklarını ve daha fazla insanı kimlik hırsızlığı riskine maruz bıraktıklarını belirten bir uyarı görevi görüyor.
"Azaltıcı stratejiler uygulanmadıkça, SSN'lerin öngörülebilirliği onları risklere maruz bırakıyor. Kütle ölçeklerinde kimlik hırsızlığı, "çalışma dedi.
[Daha fazla okuma: Windows PC'nizden kötü amaçlı yazılım nasıl kaldırılır]Çalışma, bilgi teknobisi yardımcı doçenti olan Carnegie Mellon Üniversitesi'nden Alessandro Acquisti'den geliyor. logy ve kamu politikası ve doktora sonrası araştırmacı Ralph Gross,
Gross ve Acquisti, öldürülmüş 65 milyon Amerikalı'nın ve SSN'lerinin halka açık veri tabanı olan Sosyal Güvenlik İdaresi'nin Ölüm Ana Dosyası'ndan elde edilen verileri analiz eden bir algoritma geliştirdi. Antifragma amacıyla kullanılır.
Merhumun SSN'lerinde nümerik paternler arandı, bir kişinin doğduğu yer ile doğum tarihleri arasındaki korelasyonlar ve bu verilerin SSN ile nasıl ilişkili olduğu araştırıldı.
"Tahmin algoritmamız gözlemden yararlanır. yakın doğum tarihleri ve SSN atamaları aynı durumda olan bireylerin benzer SSN'leri paylaşma olasılıkları vardır, "yazdılar.
SSN'nin ilk üç rakamı, verilen posta adresinin Posta koduna dayanan bir alan numarasıdır. Bir kart için başvurulduğunda. Sonraki iki basamak, bir ile 99 arasında bir "kesin ancak arka arkaya olmayan sırada" atanan bir grup numarasıdır. Son dört hane bir seri numarasıdır.
Yazarların detay vermediği algoritma, 1989-1993 yılları arasında doğan insanlar için Ölüm Ana Dosyasındaki kayıtların% 44'ünü ilk beş basamakta başarıyla tespit etti. Tam SSN 1000 den fazla girişimdeki bu kişilerin yüzde 8,5'i için seçilebilir. 1973 ve 1988 arasında doğan insanlar için, algoritma Ölüm Ana Dosyasındakilerin yüzde 7'si için ilk beş rakamı tahmin edebilir.
"SSN'ler kişisel bilgisayarların ve kimlik hırsızlığının düşünülemez olduğu bir zamanda tanımlayıcılar olarak tasarlandı" Çalışma şöyle dedi:
Sosyal Güvenlik Kurumu'nun sayıları nasıl atadığı diğer değişiklikler tahmin yapmayı daha da kolaylaştırdı. 1989 yılında, ajans doğumda Numaralandırma adı verilen bir program belirtti ve doğum sertifikasyon sürecinin bir parçası olarak SSN'leri yenidoğanlara atadı.
Ancak değişiklikler, bir kişinin doğum tarihi ile bir SSN'nin tüm dokuz rakamı arasındaki ilişkiyi artırdı. Daha az nüfuslu ülkeler için, SSN'lerin daha kolay anlaşılması için araştırmacılar şöyle yazdı:
Ayrıca, bir kişinin memleketine ve doğum tarihine kadar sosyal ağ profillerine ilişkin bilginin çoğalması, bu bilgi sayesinde insanları daha fazla riske atıyor. Araştırmacılar, SSN'leri çıkarmakta kullanılabileceklerdi.
"Bu tür bulgular, yaygın bilgi yayılımının gizli gizlilik maliyetlerini ve modern bilgi ekonomilerindeki çoklu veri kaynakları arasındaki karmaşık etkileşimleri vurgulamaktadır." diye yazıyor.
Saldırganlar SSN'leri alabilirler. düşünün doğru ve bunları kredi onay hizmetleriyle çalıştırın. Bu servislerin birçoğu, verileri doğrulama girişimlerinin sayısını sınırlandırsa da, geçerli olduklarından emin olmak için çok sayıda SSN'yi test etmek üzere botnet'ler kullanılabilir, yazdılar.
Güvenlik, Güvenlik, Daha Çok Güvenlik

Güvenlik haberleri bu hafta baskın çıktı ve bu da önümüzdeki hafta da Black Hat ve Defcon'la birlikte olacak. …
Araştırmacılar Sosyal Güvenlik Numaralarında Güvenlik Kusurlarını Açıyor

Carnegie Mellon Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, doğum tarihinize göre Sosyal Güvenlik numaranızı nasıl tahmin edebileceklerini bulmuşlardır. Doğum yeri
Excel çalışma kitabındaki çalışma sayfalarının varsayılan sayısı nasıl değiştirilir

Birden çok çalışma kitabında birden çok çalışma sayfası oluşturmak isterseniz, işte bu bir numaradır. Excel`i açtığınızda varsayılan çalışma sayfası sayısını değiştirin.