För att förhindra utlämnande av personuppgifter, t.ex. namn och relationer mellan användare, måste diagram över sociala nätverk anonymiseras innan de offentliggörs. Naiva anonymisering av sociala nätverksgrafer består ofta i att ta bort all identifierande information om användarna, samtidigt som den ursprungliga grafstrukturen bibehålls. Olika typer av attacker mot naivt anonymiserade grafer har utvecklats. Aktiva attacker utgör en särskild typ av sådana integritetsattacker, där motståndaren anmäler ett antal falska användare, ofta kallade sybiler, till det sociala nätverket, vilket gör det möjligt för motståndaren att skapa unika strukturella mönster som senare används för att identifiera sybil noder och andra användare efter anonymisering. Flera studier har visat att det redan räcker med att lägga till en liten mängd buller till den publicerade grafen för att mildra sådana aktiva attacker. Följaktligen har aktiva attacker kallats ett försumbart hot mot integritetsbevarande social grafpublicering. I detta dokument hävdar vi att dessa studier avslöjar brister i specifika attacker, snarare än inneboende problem med aktiva attacker som en allmän strategi. För att stödja detta påstående utvecklar vi idén om en robust aktiv attack, som är en aktiv attack som är motståndskraftig mot små störningar i det sociala nätverket grafen. Vi formulerar utformningen av robusta aktiva attacker som ett optimeringsproblem och vi ger definitioner av robusthet för olika stadier i den aktiva attackstrategin. Dessutom introducerar vi olika heuristiker för att uppnå dessa föreställningar om robusthet och experimentellt visa att de nya robusta attackerna är betydligt mer motståndskraftiga än de ursprungliga, samtidigt som de förblir på samma genomförbarhetsnivå.
På grund av den låga motståndskraften hos de walk-baserade och cut-baserade attackerna, infördes en robust aktiv attack av Mauw et al. i REF................................................................................................
Robust active attacks on social graphs
{'venue': 'Data Mining and Knowledge Discovery 33(5):1357-1392, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}