【摘 要】
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社交网络(SocialNetwork Service, SNS)是人们在互联网上传播信息,进行交流的平台和载体。它以人或者人的活动为主体,以关系链为纽带,利用各种行为对用户之间的关系进行维系
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社交网络(SocialNetwork Service, SNS)是人们在互联网上传播信息,进行交流的平台和载体。它以人或者人的活动为主体,以关系链为纽带,利用各种行为对用户之间的关系进行维系和巩固。如今,SNS已经成为人们日常生活的一部分,是人们社会交往和活动的重要工具之一。近年来,以Facebook和人人网为典型代表的各种社交网站已经拥有大量的用户。随着SNS的快速发展,隐私泄露、垃圾信息和用户身份假冒等诸多问题不断出现,这给用户隐私和应用安全带来了极大威胁。因此,安全高效的隐私保护和访问控制方案成为SNS安全领域的重要研究内容。本文首先介绍了社交网络的基本概念、基本特征和功能,以及它的理论基础和发展现状。然后,从社交网络业务应用的角度分析了用户的隐私威胁,主要包括同网络用户、服务提供商和第三方造成的隐私威胁,并从数据挖掘、传统威胁和身份窃取这三个方面分析产生这些威胁的原因和危害以及常用的攻击手段。接着,本文阐述了几种较为典型的社交网络安全解决方案,并对其工作原理进行了分析和比较。最后,根据隐私保护设置中非对称性设置的概念,定义了社交网络模型、好友列表以及群组。利用深度优先搜索算法计算隐藏好友列表的好友数量。根据攻击目标的日常活动建立了一种隐式马尔科夫推理攻击模型,用来推理用户的行动规律,并计算出简单条件下用户的活动规律和概率。在人人网中利用真实的用户,进行推理攻击,验证了由非对称性设置带来的隐私风险是巨大的。
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