Framsteg inom tekniken har gjort det möjligt att samla in data om individer och kopplingarna mellan dem, såsom e-postkorrespondens och vänskap. Myndigheter och forskare som har samlat in sådana sociala nätverksdata har ofta ett övertygande intresse av att låta andra analysera data. I många fall beskriver dock uppgifterna förhållanden som är privata (t.ex. e-postkorrespondens) och delning av uppgifterna i sin helhet kan leda till oacceptabla avslöjanden. I det här dokumentet presenterar vi en ram för att bedöma riskerna med att dela anonymiserade nätverksdata. Detta inkluderar en modell av motståndare kunskap, för vilken vi betraktar flera varianter och gör kopplingar till kända graf teoretiska resultat. På flera verkliga sociala nätverk visar vi att enkla anonymiseringsmetoder är otillräckliga, vilket resulterar i betydande brott mot privatlivet för även blygsamt informerade motståndare. Vi föreslår en ny anonymiseringsteknik baserad på perturbering av nätverket och visar empiriskt att det leder till en betydande minskning av integritetshotet. Vi analyserar också vilken effekt anonymisering av nätverket har på nyttan av data för analys av sociala nätverk. Figur 1: Ett socialt nätverk, G; den naiva anonymiseringen av G; anonymiseringskartläggningen. På samma sätt analyserar forskare inom området datornätverk internettopologi, internettrafik och routing egenskaper med hjälp av nätverk spår som nu kan samlas i linje hastigheter vid ingångarna till institutioner och av Internetleverantörer. Dessa spår representerar ett socialt nätverk där enheterna är internetvärdar och förekomsten av kommunikation mellan värdar utgör en relation. Men nätverksspår (även med paketinnehåll borttagna) innehåller känslig information eftersom det ofta är möjligt att associera individer med de värdar de använder, och eftersom spår innehåller information om besökta webbplatser, och tidsstämplar som anger perioder av aktivitet. Utmaningarna när det gäller att skydda data om nätverksspårning hanteras aktivt av forskarsamhället [22]. Vårt mål är att möjliggöra en användbar analys av sociala nätverksdata samtidigt som vi skyddar individers integritet. Mycket av det senaste arbetet har fokuserat på att hantera balansen mellan integritet och nytta i datapublicering, men bara för vissa begränsade dataset. Till exempel, k-anonymity [25], och dess varianter [12, 15, 17], är data perturbation tekniker utformade för tabular mikro-data, som typiskt består av en tabell med poster varje beskriver en enhet. Även om dessa tekniker är användbara för folkräkningsdatabaser och viss medicinsk information, kan de inte hantera den grundläggande utmaningen med att hantera sociala nätverksdataset. I andra arbeten har man beaktat olika typer av data, t.ex. postuppsättningstransaktioner [10] och OLAP-data [2]. Ett vanligt antagande bakom alla dessa tekniker är dock att posterna är oberoende och kan anonymiseras (mer eller mindre) oberoende. Däremot utgör data från sociala nätverk en graf över relationer mellan enheter. Befintliga tabular perturbation tekniker är inte utrustade för att fungera över grafer-de tenderar att ignorera och förstöra viktiga strukturella egenskaper. På samma sätt kombineras grafstruktur och bakgrundskunskap för att hota integriteten på nya sätt.
Arbetet i REF kvantifierade de risker för privatlivet som är förknippade med olika typer av angrepp på sociala nätverk.
Anonymizing Social Networks
{'venue': 'VLDB 2008', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}