文献

J-GLOBAL ID：201902229529336998   整理番号：19A0518136

ソーシャルネットワークにおける属性結合攻撃とプライバシー保護【JST・京大機械翻訳】

Attribute Couplet Attacks and Privacy Preservation in Social Networks

著者 (3件)： Yin Dan (Department of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Shen Yiran (Department of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China) ,  Liu Chenyang (Department of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 25295-25305  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会ネットワークの出現,例えば,Faceブック,Twitter,およびInstagramは,著者らが生きている方法を最終的に変化させた。ソーシャルネットワークは,大量のプロファイル情報を獲得し,そして,活動的なユーザのビリオンに関する日常活動を保存している。ソーシャルネットワークから引き出されたデータセットは,異なる研究コミュニティからの巨大な関心を調査し,引き付けるための大きなソースになっている。しかし,ソーシャルネットワークデータセットの出版は,深刻なセキュリティとプライバシーリスクを増加させた。それらは,それらの実質的価値により,ハッカーにより標的化される可能性が高い。プライバシー漏れの問題を扱うために,多くの攻撃モデルと対応するプライバシー保存ソリューションが最近提案されている。一般的なアプローチは,データ集合を発行するとき,ユーザのアイデンティティを匿名化することである。一方,残りの関係は匿名化されたユーザを同定するのに十分であると主張する。本論文では,新しいタイプの攻撃を属性coup攻撃として定義した。属性クーレット攻撃は,匿名ノード(すなわち,一対のユーザ)と,保護されたアイデンティティを明らかにするためのいくつかの限られた背景情報との関係を容易にする。属性クーレット攻撃の下でプライバシー保護を達成するために,著者らはk-クーポン匿名性として新しい匿名性概念を提案した。ソーシャルネットワークデータセットは,任意のノード対に対して,同じ属性を共有する他のk-1クーレットが存在する場合に,k-クーポン匿名性を満足する。次に,著者らは2つの発見的アルゴリズムを設計して実行して,k-クーポン匿名性を促進した。さらに,著者らは,k-クーポン匿名性を実現するために,多属性ソーシャルネットワークのための近似的アルゴリズムを設計した。複数のデータセットに関する評価結果は,提案したk-クーポン匿名性と関連発見的アルゴリズムを組み込むとき,ソーシャルネットワークデータセットのプライバシーとユーティリティがよく保存できることを実証した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *プライバシー ,  ターゲティング ,  近似法 ,  ビリオン ,  セキュリティ ,  アルゴリズム ,  コミュニティ
準シソーラス用語： 発見的アルゴリズム ,  匿名性 ,  匿名 ,  アイデンティティ ,  ハッカー ,  *プライバシー保護 ,  *社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ソーシャルネットワーク ,  属性 ,  攻撃 ,  プライバシー