OSSINT - 开源社交网络情报：一种揭示 OSN 档案中“私密”信息的有效且高效的方法
社会与信息网络
2016-11-22 v1
摘要
在线社交网络（OSN），如 Facebook，为用户提供共享信息的工具，以及一套用于规范信息传播的隐私控制偏好。当前的隐私控制能有效保护内容数据。然而，调整这些控制的复杂性削弱了其在保护上下文信息（如社交网络结构）时的效率，而许多用户认为这些信息是被保密的。在本文中，我们展示了 Facebook 中信息泄露问题的严重程度。具体而言，我们展示了从“环绕”受害用户的网络中推断出受害用户设置为隐藏的某些信息的可能性。我们在我们先前的工具 SocialSpy 基础上开发了一个名为 OSSINT（开源社交网络情报）的系统，该系统能够推断受害档案的隐藏信息并从公开信息中检索私密信息。OSSINT 检索受害者的好友网络，并展示了如何推断额外的私密信息（例如，用户个人偏好和爱好）。我们提出的 OSSINT 系统在网络拓扑信息方面更进一步，即利用受害者的朋友的朋友网络（距离受害者档案 2 跳）预测新的友谊关系，从而可能推断整个 Facebook 网络的私密信息。OSSINT 正确地改进了 SocialSpy 的先前结果，平均预测 11 个额外的友谊关系，峰值可达 20 个新好友。此外，对于所考虑的受害档案，OSSINT 展示了如何推断现实生活信息，如当前城市、家乡、大学，这些信息本被认为是私密的。
引用
@article{arxiv.1611.06737,
title = {OSSINT - Open Source Social Network Intelligence An efficient and effective way to uncover "private" information in OSN profiles},
author = {Giuseppe Cascavilla and Filipe Beato and Andrea Burattin and Mauro Conti and Luigi Vincenzo Mancini},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.06737},
year = {2016}
}