周期的に解放された動的社会グラフに対する能動的再同定攻撃【JST・京大機械翻訳】

Chen Xihui; Keepuska Ema; Mauw Sjouke; Ramirez-Cruz Yunior

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202214117288654 整理番号：22P0088498

周期的に解放された動的社会グラフに対する能動的再同定攻撃【JST・京大機械翻訳】

Active Re-identification Attacks on Periodically Released Dynamic Social Graphs

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発行年： 2019年11月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2019年11月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

能動的再識別攻撃はプライバシー保護ソーシャルグラフ出版に深刻な脅威をもたらす。アクティブ攻撃者は,追加の背景知識なしでも,公開された匿名化グラフ上でレジイマートユーザを再同定するために使用できるソーシャルグラフにおける構造パターンを構築するため,偽造を創り出す。これまでに,この種の攻撃は,本質的に動的ソーシャルグラフが一度公開されているシナリオにおいて研究されている。本論文では,動的ソーシャルグラフが周期的に公開されているより現実的なシナリオにおける最初のアクティブ再同定攻撃を提示した。新しい攻撃は,敵対を強化するためのテンポ構造パターンを利用する。実生活と合成動的ソーシャルグラフに関する包括的な実験セットを通して,著者らの新しい攻撃が,再同定の成功確率を,2倍以上,そして,ほぼ10倍の効率を増加させることによって,文献における最も効果的な静的アクティブ攻撃を実質的に凌駕することを示した。さらに,静的攻撃とは異なり,著者らの新しい攻撃は,出版プロセス進歩として,有効性と効率の同じレベルで残ることができる。プライバシーとユーティリティの間のより良いバランスを持つグラフ匿名化法の設計を助けることができる,著者らの新しい攻撃を破るかもしれない因子に関する研究を行った。【JST・京大機械翻訳】

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