Antag att du hittar samma användarnamn på olika onlinetjänster, vad är sannolikheten att dessa användarnamn hänvisar till samma fysiska person? Detta arbete tar upp vad som verkar vara en ganska enkel fråga, som har många konsekvenser för anonymitet och integritet på Internet. Ett möjligt sätt att uppskatta denna sannolikhet skulle vara att titta på den offentliga information som är kopplad till de två kontona och försöka matcha dem. För de flesta tjänster väljs dock dessa uppgifter av användarna själva och är ofta mycket heterogena, eventuellt falska och svåra att samla in. Dessutom lämnar flera webbplatser inte ut någon ytterligare offentlig information om användare förutom deras användarnamn (t.ex. diskussionsforum eller Bloggkommentarer), men de kan ändå innehålla känslig information om användare. I detta dokument undersöks möjligheten att länka användarprofiler endast genom att titta på deras användarnamn. Intuitionen är att sannolikheten att två användarnamn hänvisar till samma fysiska person starkt beror på "entropi" av användarnamn strängen själv. Våra experiment, baserade på crawls av verkliga webbtjänster, visar att en betydande del av användarnas profiler kan länkas med hjälp av deras användarnamn. Såvitt vi vet är det första gången som användarnamn betraktas som en informationskälla vid profilering av användare på Internet.
Perito m.fl. REF utforskade länka användarprofiler genom att titta på entropi av deras användarnamn.
How Unique and Traceable are Usernames?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}