Page 69 - 清流雙月刊 NO.40

生活中的資安

明顯，另一方面，愈往下對隱私的考量愈

重。從最下方一對一的溝通模式往上依序
為群組訊息（例如 Line 群組）、私有個人

帳號、邀請制的粉絲專頁、公開個人帳號、
公開粉絲專頁，接著透過推薦引擎將所有

資訊與演算法結合，推送最容易吸引使用
者花費更多時間的內容。

有創意的攻擊者帳號

「劍橋分析」是一家數據公司，曾受聘於川普競選團隊， 相比於傳統媒體，社群媒體通常不具
當時在臉書推出一款心理測驗 App，取得部分用戶資訊， 編輯審查機制，好處為資訊的流通更即時
後被發現未經許可盜用臉書 5 千萬用戶個資，涉嫌用來操
縱美國總統選情。（Photo Credit: Book Catalog, https://flic.kr/p/ 且開放，缺點則為資訊真偽難以驗證。
Hoh2iY; Gage Skidmore, https://flic.kr/p/MQVjMb）
為吸引相對多的使用者透過按讚、留

臉書前資安長 Alex Stamos 教授將 言、分享方式與文章互動，一個最通用且
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資訊頻道依據溝通方式分成數類， 如圖 常見的特徵為發布之初，攻擊者先利用程
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1 所示。倒三角形最下方為一對一的溝 式同步創造一群一群的帳號， 等到收到指
通模式，例如臉書即時訊息（Facebook 示要炒熱某文章後，再透過「養好的」帳

Messenger）、Line 帳戶對帳戶等皆為此 號群（Clusters）向社群推薦系統發起攻
類，愈往上觸及受眾愈多，即擴大效應愈 擊，結合所謂「心理學認知攻擊手法」，

Advertising
Recommendation Engines

Public Impersonal Pages
Public Personal Profiles

Private Groups
Private Personal Profiles
Amplification Group Messages Privacy Concern

1:1

圖 1 資訊頻道分層圖

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2019 年於全球頂尖資安會議 USENIX 大會分享其於臉書以及史丹佛大學長期研究社群媒體安全議題。
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攻擊者可透過逆向工程方式得知如何使（欲散布）訊息被社群平臺之推薦引擎所擴展。

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