Detta dokument beskriver det vinnande bidraget till IJCNN 2011 Social Network Challenge som drivs av Kaggle.com. Målet med tävlingen var att främja forskning om Realworld länk förutsägelse, och datasetet var en graf som erhållits genom att krypa den populära Flickr sociala fotodelning webbplats, med användarens identitet skrubbas. Genom att de-anonymisera mycket av konkurrenstestet som använder vår egen Flickr crawl, kunde vi effektivt spela tävlingen. Vår attack representerar en ny tillämpning av avanonymisering på spelmaskinslärande tävlingar, vilket tyder på förändringar i hur framtida tävlingar ska köras. Vi introducerar en ny simulerad glödgning-baserad viktad graf matchning algoritm för sådd steg av deanonymization. Vi visar också hur man kombinerar av-anonymisering med länk förutsägelse-den senare krävs för att uppnå bra prestanda på den del av testet som inte de-anonymiseras till exempel genom att träna prediktorn på den av-anonymiserade delen av testet uppsättning, och kombinera probabilistiska förutsägelser från de-anonymisering och länk förutsägelse.
På senare tid, Narayanan m.fl. REF använder krypande Flickr grafen för att deanonymisera mycket av konkurrenstestet uppsättningen av en maskininlärning tävling i Kaggle utmaning.
Link prediction by de-anonymization: How We Won the Kaggle Social Network Challenge
{'venue': 'The 2011 International Joint Conference on Neural Networks', 'journal': 'The 2011 International Joint Conference on Neural Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}