如何破解 Netflix 奖项数据集的匿名性
密码学与安全
2007-11-22 v2 数据库
摘要
我们提出了一种新的统计去匿名化攻击类方法，用于高维微数据，如个人偏好、推荐、交易记录等。我们的技术对数据中的扰动具有鲁棒性，并且容忍 adversary 对背景知识中的一些错误。我们将去匿名化方法应用于 Netflix 奖项数据集，该数据集包含 Netflix——全球最大的在线电影租赁服务的 50 万名订阅者的匿名电影评分。我们展示了一个仅了解极少数信息即可轻松识别该订阅者记录的数据集中记录的攻击者。使用互联网电影数据库作为背景知识来源，我们成功识别了已知用户的 Netflix 记录，揭露了他们 apparent 的政治偏好以及其他可能涉及隐私的敏感信息。
关键词
引用
@article{arxiv.cs/0610105,
title = {How To Break Anonymity of the Netflix Prize Dataset},
author = {Arvind Narayanan and Vitaly Shmatikov},
journal= {arXiv preprint arXiv:cs/0610105},
year = {2007}
}