透過 WhatsApp 建立非授權社交圖譜的逆向研究
WhatsApp 通訊錄同步機制的隱私風險：非授權社交圖譜建立技術研究
WhatsApp 作為全球主流的即時通訊應用，其聯絡人同步設計為了達成快速辨識現有好友與建立聯繫。
然而該機制在隱私設計上存在結構性風險，尤其在無授權或半授權場景下，有可能遭濫用以建立龐大的使用者社交圖譜（social graph），對個人資料保護構成實質威脅。
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WhatsApp 聯絡人同步流程的技術結構
WhatsApp 的聯絡人同步操作，並非僅在用戶開啟聊天頁面時進行，而是在啟用應用時即會掃描本機聯絡人資料庫。流程大致如下：
應用層從 Android Contacts Provider 或 iOS AddressBook 抓取電話號碼資料。
將抓取到的號碼進行正規化與 Hash 化處理，通常為 SHA-256 或 SHA-1。
客戶端以批次請求方式向 WhatsApp Server 查詢這些 hash 對應的使用者 UID。
伺服器端比對成功者，即被標記為「已使用 WhatsApp」，並返回使用者 ID 或 Presence 狀態。
這套同步設計在便捷性上具有高度效率，但若被惡意應用於大規模號碼推測與識別，將衍生嚴重的圖譜重建能力。
建構非授權社交圖譜的核心技術流程
透過自動化工具與電話號碼生成策略，可實現 WhatsApp 使用者社交結構的非授權重建。此類行為通常包含以下步驟：
1. 大規模虛擬通訊錄建構
透過腳本模擬建立包含數萬筆隨機或目標區段號碼的聯絡人集合。例如：
針對特定國碼與號碼段進行連續掃描（如 +886–9 開頭的行動號碼）
引入目標社群的真實聯絡人資料進行混合式擴充
2. 觸發 WhatsApp 聯絡人同步邏輯
在 Android 模擬器或實體裝置上，透過安裝帶有系統層許可權的自定 WhatsApp Wrapper 或 Frida Hook，強制觸發聯絡人同步流程並擷取同步回應結果。
3. 解析同步回應並建立節點圖結構
從 WhatsApp 回應中提取對應使用者資訊，包括：
使用者 UID
狀態資訊（如是否啟用帳號、最後上線）
有無公開個人資訊（如個人照片、狀態訊息）
將回應資訊組成節點圖資料結構，並依據號碼關聯性進行社群聚類，形成社交圖譜的原型節點關係。
4. 結合側錄行為與交叉平台關聯
進一步搭配 Telegram、Facebook、Truecaller 等其他平台所提供的號碼查詢與 Open Profile 搜索結果，對 WhatsApp 圖譜節點進行補全與關聯度排序，強化精準性與規模化建模能力。
潛在濫用案例與資料保護風險
上述技術流程一旦被實作，可被應用於：
針對特定族群（如 NGO、新聞媒體、行業從業者）建立通訊隱私監控資料庫
透過社交關聯度自動標記可疑帳號與潛在真實身份
建立跨平台身分識別圖譜，用於商業廣告投放或社會工程分析
尤其在對目標人進行社交關聯分析時，WhatsApp 是進入點，而非結束點，其帳號的「存在性」本身就成為圖譜構建的節點基礎。
WhatsApp 官方對此類風險的防禦不足
目前 WhatsApp 並未對同步回應設置節流（rate limiting）或查詢來源驗證，導致下列問題存在：
用戶無法設定「不允許他人知道我使用 WhatsApp」
未設置每台裝置每日查詢次數上限
無法阻止虛擬通訊錄進行大規模 UID 檢索
此外，對於同步時回傳的狀態資訊並無細緻的最小權限管理，導致只需持有目標號碼即可獲得 WhatsApp 使用記錄。
技術建議與未來研究方向
針對此類問題，研究社群建議可朝下列方向提升防禦：
採用雙向確認同步：雙方皆需將彼此加入聯絡人才會呈現 UID
回應最小化原則：移除未建立雙向關係時的 UID 與狀態資訊返回
加入通訊錄驗證 Token：以可信手機系統標示通訊錄來源，防止批量虛擬合成
進一步研究應涵蓋圖譜推論演算法優化、異常圖譜拓撲偵測、裝置端同步行為的旁路防護機制等。
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