Privatsphäre in sozialen Netzwerken gegen Nachbarschaftsangriffe wahren

Kürzlich ist mit der Veröffentlichung immer mehrer sozialer Netzwerkdaten die Wahrung der Privatsphäre bei der Veröffentlichung von sozialen Netzwerkdaten zu einem wichtigen Anliegen geworden. Mit einigen lokalen Informationen über Personen in einem sozialen Netzwerk kann ein Angreifer die Privatsphäre einiger Opfer leicht angreifen. Leider können die meisten bisherigen Studien zur Wahrung der Privatsphäre nur mit relationalen Daten umgehen und sind nicht auf soziale Netzwerkdaten anwendbar. In diesem Papier ergreifen wir die Initiative, um die Privatsphäre in sozialen Netzwerkdaten zu wahren. Wir identifizieren eine wesentliche Art von Privatsphäreangriffen: Nachbarschaftsangriffe. Wenn ein Angreifer über einige Informationen zu den Nachbarn eines Zielopfers und die Beziehung zwischen den Nachbarn verfügt, kann das Opfer aus einem sozialen Netzwerk re-identifiziert werden, selbst wenn die Identität des Opfers durch herkömmliche Anonymisierungstechniken gewahrt bleibt. Wir zeigen, dass das Problem herausfordernd ist und präsentieren eine praktische Lösung zur Bekämpfung von Nachbarschaftsangriffen. Die empirische Studie zeigt, dass anonymisierte soziale Netzwerke, die durch unsere Methode erzeugt wurden, weiterhin verwendet werden können, um aggregierte Netzwerkabfragen mit hoher Genauigkeit zu beantworten.