3,583 papers
arXiv:2602.16800 72 18 фев. 2026 г. PRO

ESRC-деанонимизация: как LLM восстанавливают личность из анонимного текста

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Анонимность в интернете никогда не была технически защищённой. Её защищала стоимость — деанонимизация требовала часов работы следователя. LLM убрали эту защиту целиком. Теперь это $1–4. Метод ESRC позволяет извлечь структурированный портрет личности из анонимных текстов — демография, профессия, локация, стиль письма — там, где человек не думал ничего раскрывать. Работает через «случайные раскрытия»: «пока ехал в Екб» — локация, конкретная библиотека в коде — технический стек, «дочка вчера спросила» — семья. По отдельности — ничто. Вместе — точный портрет. Старые методы давали почти 0% точности. ESRC — 45–68%.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с