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 fotoğrafın çekildiği konumu tahmin edebiliyor.

McAfee Labs tarafından gerçekleştirilen yeni araştırmaya göre, herkese açık bir yapay zeka görüntüleme modeli, yalnızca fotoğrafları analiz ederek seyahat görüntülerinde yer alan şehir ve ülkeyi yüzde 91 oranında doğru tespit etti.

Araştırmada 21 bin 236 kamuya açık seyahat fotoğrafı incelenirken, sonuçların karşılaştırılması amacıyla 102 fotoğraftan oluşan ayrı bir kontrol grubu da kullanıldı. Görseller, özel erişim veya ileri düzey teknik bilgi gerektirmeyen iki farklı yapay zeka görüntüleme modeliyle analiz edildi. Bulgular, bu yöntemlerin yalnızca uzmanlar tarafından değil, kötü niyetli kişiler tarafından da erişilebilir araçlarla uygulanabileceğini gösteriyor.

Küçük Ayrıntılar Büyük İpuçlarına 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 ayrıntılardan oluşması.

Grobman, sıradan bir binanın mimari özellikleri, 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, fotoğrafın çekildiği 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 birlikte 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 belirtilerek rezervasyonun iptal edilmemesi için kullanıcının bir bağlantıya tıklaması istenebilir.

Mesajda kişinin gerçekten konakladığı otelin veya bulunduğu tatil bölgesinin adının kullanılması, dolandırıcılığı çok daha inandırıcı hale getirebilir. Ayrıca rezervasyonun iptal edileceği yönünde uyarı yapılarak kullanıcı üzerinde zaman baskısı oluşturulabilir.

Örneğin dolandırıcılar şu tür bir mesaj hazırlayabilir: “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 en önemli 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 iletilen çok daha ikna edici içerikler hazırlayabiliyor.

Yapay Zeka Kişiselleştirilmiş Dolandırıcılığı Kolaylaştırıyor

Yapay zekanın bu süreçte sağladığı en önemli avantajlardan biri, elde edilen bilgilerin hızlı şekilde kişiselleştirilmiş mesajlara dönüştürülebilmesi.

Bir fotoğraftan otelin veya tatil bölgesinin tespit edilmesinin ardından dolandırıcılar; sahte otel bildirimleri, havayolu değişiklikleri, ödeme sorunları, rezervasyon uyarıları veya farklı acil durum senaryoları oluşturabiliyor.

Bu yöntem, klasik kimlik avı saldırılarında kullanılan genel mesajların aksine, doğrudan kişinin içinde bulunduğu duruma hitap eden içeriklerin hazırlanmasına olanak tanıyor.

Tatil Fotoğraflarını Paylaşırken Nelere Dikkat Edilmeli?

Seyahat fotoğraflarını sosyal medyada paylaşmayı tamamen bırakmak gerekmiyor. Ancak özellikle seyahat devam ederken yapılan gerçek zamanlı paylaşımların güvenlik açısından risk oluşturabileceği belirtiliyor.

Uzmanlar, mümkün olduğunda fotoğrafların tatil sona erdikten sonra paylaşılmasının, kişinin o anda nerede bulunduğuna ilişkin bilgilerin değerini azaltabileceğine dikkat çekiyor. 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 araçların tek başına yeterli bir güvenlik yöntemi olmadığı da unutulmamalı.

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 miktarının da yeniden değerlendirilmesi gerekiyor.

Bir fotoğrafın konum etiketi içermemesi, görüntünün konum hakkında hiçbir bilgi vermediği anlamına gelmeyebilir. Özellikle seyahat sırasında paylaşılan fotoğraflarda görünen mimari, bitki örtüsü, coğrafi unsurlar ve diğer küçük ayrıntılar, yapay zeka tarafından bir araya getirilerek kişinin bulunduğu yerin tespit edilmesinde kullanılabilir.