【摘 要】
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大数据隐私安全正成为各界关注的热点. 攻击者通过识别用户不同网站的账户,可以构建用户的完整画像,对用户隐私形成威胁. 模拟评估攻击者的重识别能力是进行用户隐私保护的前提
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院软件研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61232005),国家自然科学基金(61402456)
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大数据隐私安全正成为各界关注的热点. 攻击者通过识别用户不同网站的账户,可以构建用户的完整画像,对用户隐私形成威胁. 模拟评估攻击者的重识别能力是进行用户隐私保护的前提. 因此,本文提出一种高相似同天同行为算法. 该算法通过检测账户在不同网站是否存在多次同天发表相近或相同内容的行为,判断账户是否属于同一用户,并通过为用户属性构建一种权重计算模型,进一步提高用户重识别的准确率. 经过对两个国内主流社交网站的一万多用户进行实验,本文算法表现出良好的效果. 实验表明,即使不考虑用户社交关系,用户的推文与属性依然
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