A probabilistic inference attack on suppressed social networks
Bastırılmış sosyal ağlarda olasılıksal bir çıkarım saldırısı
- Tez No: 309349
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN, YRD. DOÇ. DR. MEHMET ERCAN NERGİZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Sosyal Ağlar günümüz internet kullanıcıları tarafından kişisel bilgilerin paylaşımı amacıyla yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu tür ağların, bilgi içerikleri çok zengin olduğundan, diğer üçüncü partiler ile paylaşımı kamusal ve ticari fayda getirmektedir. Ancak, sosyal ağlarda saklanan bilgiler çoğun- lukla kişiye özeldir ve gizlilik endişelerine tabidir. Gizlilik sorunlarını gider- menin bir yolu, kullanıcılara kendi verilerinin kontrolü vermek ve istedikleri verileri bastırarak üçüncü kişilerden gizlemelerini sağlamaktır.Ne yazık ki yukarıda bahsedilen tercihe dayalı bastırma teknikleri gi- zliliği sağlamaya yetmemektedir. Bunun temel sebebi, bu tür koruma sis- temlerinin kullanıcılarına, bağlantılı oldukları diğer kullanıcıların paylaştık-ları veriler üzerinde kontrol izni vermemeleridir. Aralarında bağlantı bulu-nan kullanıcılar arasında veri benzerliği açısından ilişki mevcuttur; bu ilişkide iki komşu kullanıcı arasında veri çıkarsama kanalı oluşturur. Bu tezde bastırılmış sosyal ağlarda komşu kullanıcıların verilerine bakarak kişilerin bastırılmış bilgilerini bulabilen olasılıksal bir çıkarsama saldırısı öneriyoruz.Bu saldırı algoritması sosyal ağdaki etiketler arası bağıntıyı ve bağlantılarıbilen gerçekçi bir düşmana göre tasarlanmıştır. Yüksek derecede bastırılmış sosyal ağlarda bile kullanıcıların bastırılmış etiketlerinin çoğunluğunu çıkarsamanın mümkün olduğunu deneysel olarak göstermekteyiz.
Özet (Çeviri)
Social Networks (SNs) are now widely used by modern time internet users to share any personal information. Such networks are so rich in information content that there is public and commercial benefit in sharing them with other third parties. However, information stored in SNs are mostly person specific and subject to privacy concerns. One way to address the privacy issues is to give the control of the data to the users enabling them to suppress data that they choose not to share with third parties.Unfortunately, above mentioned preference-based suppression tech- niques are not sufficient to protect privacy mainly because they do not allow users to control data about other users they are linked with.Information about neighbors becomes an inference channel in an SN when there is known correlation between the existence of a link be- tween two users and the users having the same sensitive information. In this thesis, we propose a probabilistic inference attack on a sup- pressed social network data, that can successfully predict a suppressed label by looking at neighboring users? data. The attack algorithm is designed for a realistic adversary that knows, from background or ex- ternal sources, the correlations between labels and links in the SN. We experimentally show that it is possible to recover majority of the suppressed labels of users even in a highly suppressed SN.
Benzer Tezler
- Iterative algorithms for trust and reputation management and recommender systems
Başlık çevirisi yok
ERMAN AYDAY
Doktora
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGeorgia Institute of TechnologyPROF. FARAMARZ FEKRİ
- Influence of oblique waves and berm on wave run-up: Wadden Sea and Lake IJssel case study
Başlık çevirisi yok
MOHAMMED ISMAİL SİNAN MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Deniz BilimleriIHE Delft Institute for Water EducationPROF. DR. JÜRGEN STAMM
- Gemi radar sistemlerinde uzaktan kod yürütme (RCE) tehditlerini azaltmaya yönelik siber güvenlik önlemlerinin bayes ağı metoduyla değerlendirilmesi
Evaluation of cybersecurity measures to mitigate remote code execution (RCE) threats in shipboard radar systems using the bayesian network method
EMRE DÜZENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PELİN BOLAT
- Palmgren-mİner yöntemi ile semi-swath tipi alüminyum bir teknenin yorulma analizi
Fatigue analysis a semi-swath type aluminum boat with Palmgren-Miner method
FUAT KABAKÇIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERTEKİN BAYRAKTARKATAL
- İnference and parameter estimation in bayesian change point models
Bayesçi değişim noktası modellerinde çıkarım ve parametre kestirimi
ÇAĞATAY YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL