Abstract-Online sociala nätverk, såsom Facebook, utnyttjas alltmer av många människor. Dessa nätverk gör det möjligt för användare att publicera information om sig själva och att ansluta till sina vänner. En del av den information som avslöjas inom dessa nätverk är tänkt att vara privat. Ändå är det möjligt att använda inlärningsalgoritmer på släppt data för att förutsäga privat information. I detta dokument undersöker vi hur man kan starta inference attacker med hjälp av släppt social nätverksdata för att förutsäga privat information. Vi utformar sedan tre möjliga saneringstekniker som kan användas i olika situationer. Sedan undersöker vi hur effektiva dessa tekniker är och försöker använda kollektiva slutledningsmetoder för att upptäcka känsliga egenskaper hos datamängden. Vi visar att vi kan minska effektiviteten hos både lokala och relationella klassificeringsalgoritmer genom att använda de sanitiseringsmetoder vi beskrev.
Heatherly och Al. REF undersökte hur man kan använda släppta data från sociala nätverk för att dra slutsatsen att privat information om användare inte avslöjats.
Preventing Private Information Inference Attacks on Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}