I detta dokument genomför vi den första omfattande kvantifieringen av den perfekta de-anonymizabilityen och partiell deanonymizabilityen av verkliga världen sociala nätverk med fröinformation i allmänna scenarier, där ett socialt nätverk kan följa en godtycklig distributionsmodell. Denna kvantifiering utgör den teoretiska grunden för befintliga strukturbaserade avanonymiseringsattacker (t.ex. [1][2][3]) och minskar klyftan mellan avanonymiseringspraktik och teori. Dessutom kan vår kvantifiering fungera som en teststen för anonymiseringsteknikers effektivitet, d.v.s. forskare kan använda våra kvantifierade strukturella förutsättningar för att utvärdera den potentiella deanonymiseringsförmågan hos de anonymiserade sociala nätverken. Baserat på vår kvantifiering gör vi en storskalig utvärdering av möjligheten att avanonymisera 24 olika verkliga sociala nätverk genom att kvantitativt visa: 1) förutsättningarna för perfekt och (1 − ε) avanonymisering av ett socialt nätverk, där ε anger det tolererade avanonymiseringsfelet, och 2) antalet användare av ett socialt nätverk som framgångsrikt kan avanonymiseras. Dessutom visar vi, både teoretiskt och experimentellt, att den övergripande strukturella informationsbaserade avanonymiseringsattacken är mycket mer kraftfull än frökunskapsbaserad deanonymiseringsattack, och även utan någon fröinformation,
Ji och al. REF undersökte också effekten av utsädesinformation på tröskelvärden för avanonymisering.
On Your Social Network De-anonymizablity: Quantification and Large Scale Evaluation with Seed Knowledge
{'venue': 'NDSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}