Jakarta — Bayangkan jika seseorang bisa menggali informasi hanya dari foto profil yang terpampang di Facebook. Dengan bantuan aplikasi khusus, hal tersebut bisa saja terjadi.
Hal ini diungkapkan oleh Alessandro Acquisti, asosiasi profesor TI dari Universitas Carnegie Mellon, dalam ajang Black Hat di Las Vegas, Amerika Serikat.
Dalam presentasinya, Acquisti menunjukkan bagaimana mudahnya seseorang mendapatkan informasi penting berdasarkan foto profil yang ada di Facebook dan Linkedln.
“Tren ke depannya sangat mudah untuk membobol privasi seseorang. Saya di sini hanya ingin meningkatkan kesadaran tentang apa yang akan terjadi,” kata Acquisti, yang dikutip dari Computerworld, Sabtu (6/8/2011).
Percobaan yang dilakukan Acquisti bersama timnya memang terbukti berhasil meraup sejumlah data diri pengguna hanya melalui foto, caranya pun tidak sulit.
Pertama mereka memanfaatkan search engine, dipadukan dengan Application Programming Interface (API) yang mampu mengekstrak sekitar 275 ribu foto dari Facebooker di beberapa kota. Kemudian hal serupa juga dilakukan pada situs kencan.
Hasilnya? Dengan bantuan aplikasi pengenal wajah bertajuk Pittsburgh Pattern Recognition (PittPatt), Acquisti berhasil mencocokan pengguna yang memiliki akun di Facebook dan di situs kencan.
Percobaan lainnya dilakukan dengan mengambil foto dari 100 pelajar dalam berbagai macam gaya. Hanya butuh waktu sekitar 3 detik, Acquisti berhasil mendapatkan 31% profil pelajar tersebut di Facebook.
Teknologi semacam ini juga diklaim bisa dikembangkan lebih lanjut, misalnya dibuat untuk smartphone. Bayangkan hanya dengan dengan sekali jepret, maka seluruh data korban ada dalam gengaman.
Data yang berhasil diciduk tersebut dikhwatirkan bakal disalah gunakan, misalnya untuk keperluan pengiklan atau penyebaran spam. Terlebih lagi, hampir 90% Facebooker menggunakan nama asli dan menuliskan data sensitif dalam situs jejaring sosial tersebut.
“Teknologi seperti ini hampir menjembatani antara kehidupan digital dengan kehidupan sebenarnya,” tandas Acquisti.
Related Posts
