研究指 LLM 具大規模去匿名化能力，恐威脅中本聰等匿名者隱私

網路匿名多仰賴「實際隱蔽性」：帳號雖未公開姓名，但跨平台貼文中的職業、地點、興趣與寫作習慣，過去需人工耗時比對。LLM 如今可自動抽取線索並搜尋候選者，因而威脅吹哨者與假名帳號；加密社群也擔心中本聰留下的文章、郵件與論壇發言成為追查材料，但研究未證實其身分或破解區塊鏈本身。

2026年2月18日，蘇黎世聯邦理工學院（ETH Zurich）、Anthropic 與 MATS 研究人員發表預印本，測試 Hacker News、LinkedIn 與 Reddit 資料。LLM 方法在90%精確率下找回最多68%匹配，傳統方法近乎0%；整體實驗低於2,000美元，單一檔案約1至4美元（約新台幣32至128元），數分鐘即可完成。