이종 소셜 네트워크 상에서 친구계정의 이름을 이용하여 동일인물을 식별하는 기법
Exploiting Friend’s Username for De-anonymizing Users across Heterogeneous Social Network Sites
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 박석
- 발행년도 2014
- 학위수여년월 2014. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 도움말 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000053415
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약 도움말
온라인 소셜 네트워크 서비스(online social network service)는 웹 상에서 다양한 사람들과 관계를 맺을 수 있는 수단을 제공해주는 온라인 서비스이며 오늘날, SNS 서비스를 사용하는 사용자의 증가와 더불어 Twitter, LinkedIn, Tumblr 등 다양한 주제의 SNS들이 등장하고 있다. 사용자들은 SNS에 자신의 정보를 자발적으로 제공하고 서비스를 사용하나, 대용량 데이터 처리 기술의 발전과 프라이버시에 대한 인식이 고취됨에 따라 SNS 이용에 따른 프라이버시 침해가 문제점으로 부각되고 있다. 이를 해결하기 위해 그래프 및 기계 학습에 기반을 둔 SNS 상의 프라이버시 보호 기법들이 연구되어 왔으며, 지금도 활발히 연구가 진행중이나 새로운 SNS의 등장에 따른 프라이버시 침해 사례들은 지속적으로 제기되고 있다. 본 논문은 SNS에서 써드 파티 애플리케이션 개발자, 혹은 서비스 제공자가 악의를 가지고 SNS 사용자의 프라이버시를 침해하는 상황에서, 사용자가 프라이버시 유출을 사전 탐지하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 여러 SNS에 공통된 계정이름을 가진 계정들을 이용했을 때 사용자가 계정 이름을 공개하지 않은 다른 SNS 계정이 추론될 수 있음을 보였다. 제안기법은 기존의 그래프 기반 기법에 비해서 분산처리하기 쉽고, 온라인 질의 처리가 가능하다는 장점이 있다. 또한 기존의 기계학습 기반 기법들이 식별하지 못한 계정들을 식별해냄으로써 기존에 알려지지 않았던 프라이버시 위협을 파악하였다.
more초록/요약 도움말
Social Network Service(SNS) is an online service that provides means for building relationships between various people on the web. These days, SNSs featuring diverse topics, such as Twitter, LinkedIn, Tumblr are emerging with the growth in SNS users. While they voluntarily provide their information and use service, privacy leakage from using SNS is becoming a problem, as large size data processing technology has been developed and privacy protection becomes important. In order to solve this, some researches on protecting privacy on SNS, based on graph and machine learning, has been conducted and is being conducted these days. However, examples of privacy leakage resulting from the advent of new SNSs are consistently discovered. In this thesis, we propose a technique enabling a user to detect privacy leakage beforehand in a situation where in SNS, service provider or third-party application developer threatens SNS user’s privacy maliciously. The proposed technique shows that when a user has the same account name on many SNSs, account name of SNSs the user did not reveal can be inferred. This has two advantages compared to existing graph-based technique. One is to be good at distributed processing, the other is to be able to process online queries. Also, this detects unknown privacy threats by recognizing accounts the existing machine learning-based techniques could not recognize.
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