Yelp Yorumları, Gizli Sosyal Bağlantıları Çözerek Saldırganların Spear-Phishing Stratejisini Güçlendirebilir

Yelp yorumlarının uzunluğu, kullanıcıların birbirleriyle gizli sosyal bağları ortaya çıkarabilecek bir işaret olarak araştırmalarda ortaya çıktı. Teksas Üniversitesi Austin’in Yan Leng başkanlığında, Melbourne, Oxford, Hong Kong ve Sydney Üniversitelerinden ortaklar tarafından geliştirilen Homophilous Network Learning (HNL) modeli, kullanıcıların hangi işletmeler hakkında yorum yaptığını ve bu yorumların ne kadar uzun olduğunu analiz ederek, doğrudan takip ilişkilerine bakmaksızın sosyal bağlantıları tahmin ediyor.

Model, New Orleans ve Pittsburgh bölgelerindeki Yelp verileriyle test edildi. Louisiana örneklemi 2 065 yorumcu ve 6 094 işletmeyi, Pennsylvania örneklemi ise 2 234 yorumcu ve yaklaşık 16 000 işletmeyi kapsıyordu. Yelp’in yayımladığı gerçek arkadaşlık ağı, HNL’nin tahminlerini doğrulamak için referans olarak kullanıldı. Sonuçlar, algoritmanın %60’ın üzerinde bir doğruluk oranıyla gizli sosyal bağları tahmin edebildiğini gösterdi.

Araştırmacılar, bu tür bir tahminin, bir saldırganın “spear‑phishing” gibi hedefli oltalama saldırılarını daha kârlı hale getirebileceğini belirtti. HNL’nin daha düşük doğrulukta bile geniş çaplı saldırıları ekonomik açıdan cazip kılabileceği vurgulandı. Ayrıca, araştırmacılar bulguların yalnızca Yelp’e sınırlı kalmayabileceğini, kullanıcıların puan verdiği, yorum yaptığı veya beğendiği platformlarda da benzer veri sızıntısının teorik olarak mümkün olabileceğini ifade etti. Bu platformlar arasında Groupon, Amazon ve YouTube yer alıyor; ancak araştırma bu diğer veri türlerini henüz test etmemiş.

Çalışma, çevrimiçi davranışların gizli sosyal yapıları ortaya çıkarabileceğini ve siber suçluların bu bilgileri hedefli dolandırıcılıkta nasıl kullanabileceğini göstererek, veri paylaşımının güvenliği konusunda yeni önlemlerin hayati önem taşıdığını bir kez daha ortaya koyuyor.