Det nye årti er lige begyndt, og cybersikkerhed vil være et af de grundlæggende emner, der vil besætte nogle af de bedste sind i nogle år. Internettet begyndte at være det sted, hvor vi gik hen, da vi var i tvivl, men nu finder flere aspekter af vores liv sted online, og skillet mellem vores offline og offline liv er sløret.
Det er fantastisk, at vi med ny teknologi finder nye muligheder for at kommunikere og interagere med andre. Især har der været en overflod af datingapps og platforme i de sidste år, der har meget forskellige målgrupper og dynamik. Online dating bliver en mere udbredt og accepteret måde at finde relationer på.
I USA, a estimeret undersøgelse at næsten 60% nu synes, at online dating er en god måde at lede efter partnere (i sammenligning, i 2005 plejede mindre end 45% at synes, det var en god måde). Ifølge Pew Research Center, 30% af voksne i USA har brugt online dating mindst en gang, og 12% har fundet et langvarigt forhold.
Desværre betyder det også, at mennesker med dårlige intentioner også finder nye måder at påføre skade på. Online dating er et af de felter, hvor folk er mest udsatte, når de surfer på internettet.
Når man leder efter en ny partner og påvirkes af håbet om at finde et dybt forhold, har folk en tendens til at være mere naive. For eksempel dømte FBI i 2019 80 mennesker for at have brugt online datingtjenester til at stjæle 46 millioner dollars.
Selvom der har været en spredning af svindel, betyder det ikke, at man er nødt til at opgive disse nye måder at finde kærlighed på, den rigtige mængde forsigtighed og lidt hjælp fra den nyeste teknologi inden for cybersikkerhed er nok til at forhindre ubehageligt. situationer.
Kontroller sikkerheden ved dine eksisterende apps
Det første skridt til at sikre din sikkerhed, når du går online, er at undersøge, hvordan de apps, du bruger, bliver misbrugt. I de sidste år har sandsynligvis den mest populære ansøgning om online dating været Tinder.
Der er ikke noget nyere officielt tal, men ifølge BBC, i 2018 blev det anslået, at Tinder blev brugt af 57 millioner mennesker verden over. Desværre har populariteten af denne applikation også gjort det til det perfekte sted for nogle dårlige opførsler.
Denne interessante artikel, der forklarer hvordan man sletter Tinder, beskriver også grundigt farerne ved at bruge appen (for eksempel catfishing, Tinder bots, phishing). At vide, hvordan folk misbruger appen, hjælper dig med at identificere mulige trusler. Hver gang du opdager en underlig opførsel, ved du hvordan du skal reagere.
Nogle ekstra sikkerhedsforanstaltninger, der hjælper dig med at være sikker, inkluderer:
- Videochat inden mødet. Hvis nogen ikke er villige til at lade ham eller hende se hende i realtid, er dette normalt et tegn på, at noget er fishy.
- Mød dig på et offentligt sted til den første date.
- Giv ikke for meget personlige oplysninger i starten
Brug kun velrenommerede online applikationsapps med den nyeste sikkerhedsteknologi
Hver applikation har en stor interesse for at holde sin platform fri for svindel. Dette er meget gode nyheder, fordi det fremmer meget interessant forskning inden for cybersikkerhed. Inden for cybersikkerhed er der meget lovende forskningsveje, som online dating-apps kan bruge til at hjælpe deres brugere med at forblive sikre
- Hardwareautentificering
Et godt godkendelsessystem er en vigtig måde, hvorpå en app eller en platform kan hjælpe med at give gennemsigtighed og fremme tillid hos sine brugere. Ved at vide, at du eller i det mindste de personer, der er ansvarlige for appen, har en måde at finde ud af personens reelle identitet, fremmes sikkerhed. Folk, der gerne vil misbruge appen, afskrækkes. En god godkendelse har tre komponenter: et brugernavn (hvem), en adgangskode (hvad skal man vide) og et token (noget unikt at have). Godkendelsen er netop sidstnævnte.
Selvom ideen ikke er ny, planlægger nogle af de mest innovative måder, hvorpå mere sikker godkendelse udvikles, at bygge den ind i brugerens hardware. For eksempel udvikler Intel ideen med sin sjette generation Core vPro-processor, hvor validering af en brugers identitet vil fungere gennem hardware-forbedrede faktorer. I det forløbne år viser flere nye patenter i denne retning nogle lovende udviklinger. For eksempel overvejer nogle måder at inkludere biometriske sikkerhedskontroller.
- Machine Learning og Deep Learning
Machine Learning består af en række metoder, der revolutionerer en mangfoldighed af applikationer og felter. Selvom det måske lyder lidt paradoksalt, består de af at finde måder at "lære" maskiner på at finde mønstre, så de kan være i stand til at bruge tidligere oplysninger til at forudsige eller mærke nye sager.
For at gøre det mere håndgribeligt ville et eksempel på en maskinlæringsapplikation være en algoritme, der kan mærke, hvilke objekter der er inkluderet i et billede. Dataforskere fodrer maskinen med et datasæt, der er "mærket" (dvs hvor maskinen har svarene på, hvilke objekter der er inkluderet i hvert billede) og et sæt "funktioner" eller karakteristika, som computeren kan bruge til at analysere billedet og forudsige.
Disse nye metoder, som mange er inspireret af hjernens funktion, gør forbløffende fremskridt og leverer forudsigelser, der er bedre end mennesker.
Ligesom maskiner kan læres at identificere objekter i billeder, køre biler eller spille spil bedre end mennesker, kan interessante applikationer hjælpe online datingapps med at analysere adfærdsmæssige data, hvor underlig eller farlig adfærd ses i realtid.
Selvom en person ikke ville være i stand til at lægge mærke til det, adskiller sig unormal adfærd fra normal adfærd i mønstre. En maskinindlæringsalgoritme, der anonymt analyserer samtalen og adfærden mellem mennesker, kan hjælpe med at sende alarmer, når der ses noget underligt.
Nogle konklusioner om sikkerhed i online dating
En verden af online dating er kommet for at blive. Selvom der i starten syntes at være et vist stigma omkring det, er det nu en helt accepteret og fejret måde at finde kærlighed på. Ligesom enhver anden vellykket teknologi betyder det, at den skal klare nogle udfordringer.
Især er udviklingen i sikkerhed meget værdifuldt at være et felt, hvor folk har tendens til at være naive og stole på andre (hvad er et forhold uden tillid?). Det næste årti vil være særligt spændende inden for cybersikkerhed. Spændende nye applikationer som hardwareautentificering og brugen af algoritmer til maskinindlæring til at udøve fiskeagtig adfærd vil være en stor del af denne udvikling.
