Vitaly Shmatikov es profesor de seguridad informática en Cornell Tech .
Shmatikov obtuvo su maestría en ingeniería y sistemas económicos en la Universidad de Stanford y luego su doctorado. en ciencias de la computación de la Universidad de Stanford en 2000 bajo la supervisión de John C. Mitchell , donde escribió su tesis sobre Análisis de estados finitos de protocolos de seguridad. [1] Actualmente tiene más de 100 publicaciones en el área de seguridad informática, privacidad y criptografía. [2]
El Premio Netflix era una competencia para predecir cómo los usuarios calificarían las películas en función de sus calificaciones anteriores de otras películas. El conjunto de datos contenía datos de 480.189 usuarios que calificaron 17.770 películas. En 2008, con Arvind Narayanan, Shmatikov demostró que era posible anonimizar a personas individuales a partir de este conjunto de datos. [3] [4] Para hacer esto, Shmatikov utilizó un segundo conjunto de datos auxiliar de calificaciones de IMDb de varios usuarios. Al correlacionar a los usuarios que hicieron reseñas similares, fue posible desidentificar casi perfectamente a varias personas que estaban presentes en ambos conjuntos de datos. Por este trabajo, IEEE otorgó a Shmatikov el premio "Test of Time" en 2019. [5]
Más recientemente, Shmatikov ha estudiado la privacidad del aprendizaje automático. Con Reza Shokri, Shmatikov presentó los primeros ataques de " inferencia de membresía " contra modelos de aprendizaje automático. Esto permite a un atacante saber con qué datos se ha entrenado un modelo de aprendizaje automático. [6]
Shmatikov también ha estudiado cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para atacar la privacidad del usuario. Por ejemplo, en 2016 demostró que la " pixelización " utilizada para ofuscar los rostros de los usuarios es insegura y aún es posible identificar a las personas cuyos rostros han sido pixelados. [7]
Shmatikov recibió el premio Caspar Bowden PET por investigación sobresaliente en tecnologías de mejora de la privacidad en 2008, 2014 y 2018. [8] Recibió el premio Test of Time en IEEE S&P 2019 y un premio Test of Time de la Conferencia ACM sobre Computación y Seguridad de las Comunicaciones. [9] En 2023 recibió el premio Outstanding Paper Award en EMNLP 2023.