Platsbaserade sociala nätverk (LBSNs) har vän upptäckt av plats närhet som har lockat hundratals miljoner användare över hela världen. Även ledande LBSN leverantörer hävdar välskydd av sina användares plats integritet, för första gången visar vi genom verkliga attacker att dessa påståenden inte håller. I våra identifierade attacker, en skadlig individ med kapacitet för endast en vanlig LBSN-användare kan lätt bryta de flesta LBSNs genom att manipulera platsinformation som matas till LBSN klientappar och köra dem som plats oracles. Vi utvecklar vidare ett automatiserat lokaliseringssystem för användare och testar det på ledande LBSNs inklusive Wechat, Skout och Momo. Vi demonstrerar dess effektivitet och effektivitet genom ett 3 veckors realworld-experiment på 30 volontärer och visar att vi kan lokalisera alla mål med hög noggrannhet och snabbt återställa hans / hennes topp 5 platser. Slutligen utvecklar vi också ett ramverk som undersöker ett nätreferenssystem och lokaliseringsklassificeringar för att mildra attackerna. Vårt resultat fungerar som en kritisk säkerhetspåminnelse om de nuvarande LBSN som gäller ett stort antal användare.
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 fann integritet-läckage problem av användares geografiska läge i tre populära plats-baserade sociala nätverk (LBSNs) inklusive Wechat, Skout, och Momo, och föreslog lokaliseringsmetoder.
All your location are belong to us: breaking mobile social networks for automated user location tracking
{'venue': "MobiHoc '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}