Vi studerar hur potentiella angripare kan identifiera konton på olika sociala nätverk webbplatser som alla tillhör samma användare, utnyttjar endast ofarlig verksamhet som i sig kommer med postat innehåll. Vi undersöker tre specifika funktioner på Yelp, Flickr och Twitter: den geo-lokalisering som är kopplad till en användares inlägg, tidsstämpeln av inlägg, och användarens skrivstil som fångas av språkmodeller. Vi visar att bland dessa tre funktioner platsen för inlägg är den mest kraftfulla funktionen för att identifiera konton som tillhör samma användare på olika platser. När vi kombinerar alla tre funktionerna är exaktheten i att identifiera Twitter-konton som tillhör en uppsättning Flickr-användare jämförbar med den hos befintliga attacker som utnyttjar användarnamn. Vår attack kan identifiera 37% fler konton än att använda användarnamn när vi istället korrelerar Yelp och Twitter. Våra resultat har betydande integritetskonsekvenser eftersom de presenterar en ny klass av attacker som utnyttjar användarnas tendens att anta att om de behåller olika personas med olika namn, konton inte kan kopplas samman; medan vi visar att posterna själva kan ge tillräckligt med information för att korrelera konton.
Goga m.fl. REF byggde en modell för att upptäcka konton som tillhör samma användare i olika operativsystem med fokus på användarnas integritet.
Exploiting innocuous activity for correlating users across sites
{'venue': "WWW '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}