Med tillkomsten av GPS-aktiverade smartphones, ett ökande antal användare är aktivt dela sin plats genom en mängd olika applikationer och tjänster. Tillsammans med den fortsatta tillväxten av LBSN (Location-Based Social Networks) har säkerhetsexperter i allt högre grad varnat allmänheten för farorna med att exponera känslig information som personuppgifter. Viktigast av allt, utöver de geografiska koordinaterna för användarens plats, ger LBSN enkel tillgång till en ytterligare uppsättning egenskaper för den platsen, såsom platstyp eller popularitet. I detta dokument undersöker vi lokaliseringssemantikens roll i identifieringen av LBSN-användare. Vi simulerar ett scenario där angriparens mål är att avslöja identiteten hos en uppsättning LBSN-användare genom att observera deras incheckningsaktivitet. Vi föreslår sedan att svara på följande fråga: vad är de typer av arenor som en skadlig användare har att övervaka för att maximera sannolikheten för framgång? Omvänt, när ska en användare avgöra om han/hon ska checka in till en plats eller inte? Vi utför vår studie på mer än 1 miljon check-ins fördelade över 17 urbana regioner i USA. Vår analys visar att olika typer av arenor uppvisar olika diskriminerande effekt när det gäller användaridentitet, där de flesta arenor i kategorin "Residence" ger den högsta återidentifierande framgången i städerna. Intressant nog finner vi också att användare med en hög entropi i deras check-in distribution inte nödvändigtvis är svårast att identifiera, vilket tyder på att det är användarnas kollektiva beteende som avgör komplexiteten i identifieringsuppgiften, snarare än det individuella beteendet.
REF visar att lokaliseringsbaserade sociala nätverk också är sårbara för identitetsintrång genom att avslöja användarnas identitet genom att iaktta deras rörlighetsmönster.
Privacy and the City: User Identification and Location Semantics in Location-Based Social Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}