Även om det representerar en lovande strategi för personalisering, målinriktning och rekommendation, kommer aggregering av användarprofiler från flera sociala nätverk oundvikligen att medföra en allvarlig integritet läckage problem. I detta dokument föreslår vi ett nytt heterogent deanonymiseringssystem (NHDS) som syftar till att avanonymisera heterogena sociala nätverk. NHDS utnyttjar först nätverksgrafstrukturen för att avsevärt minska storleken på kandidatuppsättningen och utnyttjar sedan användarprofilinformationen för att identifiera rätt kartanvändare med stort förtroende. Resultatutvärdering av verkliga sociala nätverksdata visar att NHDS i hög grad överträffar tidigare system. Slutligen utför vi en empirisk studie om integritetsläckage som härrör från aggregering mellan nätverk baserat på fyra verkliga sociala nätverksdataset. Våra resultat visar att 39,9 procent mer information avslöjas genom de-anonymisering och det av-anonymiserade förhållandet är 84 procent. Det detaljerade integritetsläckaget av användares demografi och intressen undersöks också, vilket visar hur praktiskt det identifierade integritetsläckageproblemet är.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslår NHDS, som syftar till att deanonymisera heterogena sociala nätverk genom att utnyttja nätverksgrafstrukturen för att avsevärt minska storleken på kandidatuppsättningen, och utnyttja användarprofilinformation för att identifiera rätt kartanvändare med stort förtroende.
Privacy Leakage via De-Anonymization and Aggregation in Heterogeneous Social Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}