Sosyal medyada paylaşılan bir tatil fotoğrafının nerede çekildiğini anlamak için konum etiketi, tanınabilir bir turistik yapı ya da “Meksika'dan selamlar” gibi açık bir açıklama bulunması gerekmiyor.
Yapay zeka modelleri; uzaktaki dağların silüetinden binaların mimari özelliklerine, bitki örtüsünden kaldırım taşlarının biçimine kadar ilk bakışta önemsiz görünen çok sayıda ayrıntıyı bir araya getirerek konum tahmini yapabiliyor.
McAfee Labs tarafından gerçekleştirilen yeni araştırmaya göre, herkese açık bir yapay zeka görüntüleme modeli, yalnızca fotoğrafı inceleyerek seyahat görüntülerinde yer alan şehir ve ülkeyi yüzde 91 oranında doğru tespit etti.
Araştırmada 21 bin 236 kamuya açık seyahat fotoğrafı incelenirken, sonuçları karşılaştırmak amacıyla 102 fotoğraftan oluşan ayrı bir kontrol grubu da kullanıldı. Görseller, özel erişim ya da ileri düzey teknik bilgi gerektirmeyen iki farklı yapay zeka görüntüleme modeliyle analiz edildi. Bu da söz konusu yöntemlerin yalnızca uzmanların değil, kötü niyetli kişilerin de erişebileceği araçlarla uygulanabileceğine işaret ediyor.
Küçük ayrıntılar büyük ipuçlarına dönüşüyor
Araştırmanın sonuçları, seyahat sırasında sosyal medyada yapılan paylaşımlara ilişkin bilinen gizlilik uyarılarını farklı bir boyuta taşıyor. Fotoğraflardaki konum etiketlerini kaldırmak hâlâ önemli bir önlem olsa da bunun konumu gizlemek için tek başına yeterli olmayabileceği görülüyor.
McAfee Teknoloji Direktörü Steve Grobman'a göre asıl dikkat çekici nokta, yapay zekanın kullandığı ipuçlarının çoğu zaman insanların ilk bakışta fark edemeyeceği ayrıntılar olması.
Grobman, sıradan bir binanın mimari yapısı, restoran menüsünde yer alan yöresel bir yemek, çevredeki bitki örtüsü veya uzaktaki bir dağ silsilesinin şekli gibi ayrıntıların tek başına fazla anlam ifade etmeyebileceğini belirtiyor. Ancak yapay zeka bu unsurları birlikte değerlendirdiğinde konum hakkında oldukça güçlü bir tahminde bulunabiliyor.
McAfee'nin analizinde yer alan örneklerden birinde fotoğrafta doğrudan konumu gösteren herhangi bir unsur bulunmuyordu. Buna rağmen model; mimari özellikleri, yelpaze biçimindeki kaldırım taşlarını, tropikal bitki örtüsünü ve güneş ışığının geliş açısını bir arada değerlendirerek fotoğrafın Meksika'da, Playa del Carmen yakınlarındaki bir tatil bölgesinde çekildiğini yüksek güvenle belirledi.
Fotoğraflar dolandırıcılara nasıl yardımcı olabilir?
Bir kişinin bulunduğu yeri bilmek, dolandırıcılar açısından önemli bir avantaj sağlıyor: bağlam.
Örneğin bir gezgin otelinden bir fotoğraf paylaştıktan kısa süre sonra, otel yönetiminden gönderilmiş izlenimi veren bir mesaj alabilir. Mesajda, rezervasyonda kullanılan kredi kartıyla ilgili bir sorun olduğu söylenerek kişinin rezervasyonunun iptal edilmemesi için bir bağlantıya tıklaması istenebilir.
Mesaj, kişinin gerçekten bulunduğu otelin veya tatil bölgesinin adını içerdiğinde çok daha inandırıcı hale gelebilir. Üstelik dolandırıcı, rezervasyonun iptal edileceğini söyleyerek kullanıcı üzerinde zaman baskısı da oluşturabilir.
Örneğin şöyle bir mesaj hazırlanabilir:
“Playa del Carmen'e hoş geldiniz. Konaklamanızın keyfini çıkardığınızı umuyoruz. Otel rezervasyonunuzda kayıtlı ödeme yöntemiyle ilgili bir sorun tespit ettik. Konaklamanızın kesintiye uğramaması için lütfen ödeme bilgilerinizi aşağıdaki bağlantı üzerinden doğrulayın.”
Bu tür mesajların tehlikesi, tamamen rastgele gönderilen kimlik avı mesajlarından daha kişisel görünmeleri. Mesajda kişinin gerçekten bulunduğu yerin kullanılması, dolandırıcılığın meşru bir iletişim olduğu izlenimini güçlendirebiliyor.
Grobman, konum bilgisinin dolandırıcılara önemli bir bağlam sunduğunu ve bu bağlamın güven duygusunu artırabildiğini belirtiyor. Böylece dolandırıcılar herkese aynı mesajı göndermek yerine, kişinin seyahatine özel ve doğru zamanda iletilmiş çok daha ikna edici içerikler hazırlayabiliyor.
Yapay zeka kişiselleştirilmiş dolandırıcılığı kolaylaştırıyor
Yapay zekanın burada sağladığı en önemli avantajlardan biri, elde edilen bilgilerin hızlı biçimde kişiselleştirilmiş mesajlara dönüştürülebilmesi.
Bir fotoğraftan otelin veya tatil bölgesinin tespit edilmesinin ardından dolandırıcılar; sahte otel bildirimleri, havayolu değişiklikleri, ödeme sorunları, rezervasyon uyarıları veya başka acil durum senaryoları oluşturabiliyor.
Bu yöntem, klasik kimlik avı saldırılarındaki genel mesajların aksine, doğrudan kişinin içinde bulunduğu duruma hitap eden içerikler ortaya çıkarabiliyor.
Tatil fotoğraflarını paylaşırken nelere dikkat edilmeli?
Seyahat fotoğraflarını sosyal medyada paylaşmayı tamamen bırakmak gerekmiyor. Ancak özellikle seyahat devam ederken yapılan gerçek zamanlı paylaşımların risk oluşturabileceği belirtiliyor.
Uzmanlar, mümkün olduğunda fotoğrafları tatil sona erdikten sonra paylaşmanın, kişinin o anda nerede bulunduğuna ilişkin bilgilerin değerini azaltabileceğini söylüyor. Sosyal medya hesaplarının herkese açık olması yerine paylaşımların yalnızca güvenilen kişilerle sınırlandırılması da ek bir güvenlik önlemi olarak öne çıkıyor.
Fotoğraf paylaşmadan önce görüntünün tamamını dikkatlice incelemek de önem taşıyor. Otel adı, oda numarası, uçuş bileti, bagaj etiketi veya seyahat planını ortaya çıkarabilecek başka ayrıntıların fotoğrafta bulunup bulunmadığı kontrol edilmeli.
Bunun yanında dolandırıcılık tespit araçları, şüpheli mesaj, e-posta ve bağlantıların değerlendirilmesine yardımcı olabilir. Ancak bu tür araçlar tek başına yeterli bir güvenlik yöntemi olarak görülmemeli.
Tatilden döndükten sonra da dikkatli olun
Risk yalnızca seyahat sırasında yapılan paylaşımlarla sınırlı değil. Tatil sonrasında da dolandırıcılar sahte otel faturaları, havayolu bildirimleri, ödül teklifleri veya konaklama değerlendirmesi talepleri üzerinden kullanıcılarla iletişime geçebilir.
Beklenmedik bir mesajda yer alan bağlantıya doğrudan tıklamak yerine, ilgili şirketin resmi internet sitesine veya uygulamasına bağımsız olarak girerek bilginin doğrulanması daha güvenli bir yöntem olarak öne çıkıyor.
Yapay zekanın görsellerdeki küçük ayrıntıları analiz etme kapasitesi geliştikçe, sosyal medyada paylaşılan fotoğrafların taşıdığı bilgi miktarı da yeniden değerlendirilmek zorunda. Bir fotoğrafın konum etiketi içermemesi, görüntünün konum hakkında hiçbir şey söylemediği anlamına gelmeyebilir.