Beteendebaserad spårning är en diskret teknik som gör det möjligt för observatörer att övervaka användaraktiviteter på Internet under långa tidsperioder - trots att IP-adresser ändras. Tidigare arbete har anlitat övervakade klassificeringar för att länka samman enskilda användares sessioner. Classifiers behöver dock märkta kurser, som är svåra att få för observatörer. I detta dokument visar vi hur denna begränsning kan övervinnas med en oövervakad inlärningsteknik. Vi presenterar en modifierad k-means algoritm och utvärderar den på en realistisk datauppsättning som innehåller domännamn (DNS) frågor av 3,862 användare. För detta ändamål simulerar vi en observatör som försöker spåra alla användare, och en Internet Service Provider som tilldelar en annan IP-adress till varje användare varje dag. Den högsta spårningsnoggrannheten uppnås inom undergruppen av mycket aktiva användare. Nästan alla sessioner på 73 % av användarna i denna undergrupp kan kopplas samman under en period på 56 dagar. 19 % av de mycket aktiva användarna kan spåras helt, dvs. alla deras sessioner tilldelas ett enda kluster. Denna fraktion ökar till 40 % under kortare perioder på sju dagar. Eftersom tjänsteleverantörer kan ägna sig åt beteendebaserad spårning för att komplettera sina befintliga profileringsinsatser utgör det ett allvarligt integritetshot för användare av onlinetjänster. Användare kan försvara sig mot beteendebaserad spårning genom att ändra sin IP-adress ofta, men detta är besvärligt för tillfället.
Kirchler m.fl. REF presenterade modifierad K-means algoritm och utvärderade den på en realistisk datauppsättning som innehåller DNS-frågor.
Tracked Without a Trace: Linking Sessions of Users by Unsupervised Learning of Patterns in Their DNS Traffic
{'venue': "AISec '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}