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Dürr, Michael (2013): Sicherheit und Privatsphäre in Online Sozialen Netzwerken. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik
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Abstract

Online Soziale Netzwerke (OSNs) repräsentieren das vorherrschende Medium zur computergestützten Kommunikation und Verbreitung persönlicher, geschäftlicher oder auch wissenschaftlicher Inhalte. Eine Reihe von Vorkommnissen in der jüngsten Vergangenheit hat gezeigt, dass die Bereitstellung privater Informationen in OSNs mit erheblichen Risiken für die Sicherheit und den Schutz der Privatsphäre seiner Nutzer verbunden ist. Gleiches gilt für die Bereiche Wirtschaft und Wissenschaft. Ursächlich dafür ist die zentralisierte Verwaltung der Nutzer und ihrer publizierten Inhalte unter einer singulären administrativen Domäne. Mit Vegas präsentiert der erste Teil dieser Arbeit ein dezentrales OSN, das mit seiner restriktiven Sicherheitsarchitektur diesem Problem begegnet. Oberstes Ziel ist die technische Umsetzung des Rechts auf informationelle Selbstbestimmung. Dazu schränkt Vegas den Zugriff auf den sozialen Graphen und jeglichen Informationsaustausch auf die Nutzer des eigenen Egonetzwerks ein. Neben der Möglichkeit zur Kommunikation und der Bereitstellung persönlicher Informationen erlauben einige OSNs auch das Browsen des sozialen Graphen und die Suche nach Inhalten anderer Nutzer. Um auch in sicheren und die Privatsphäre schützenden OSNs wie Vegas vom akkumulierten Wissen des sozialen Graphen zu profitieren, beschäftigt sich der zweite Teil dieser Arbeit mit der Entwicklung und Analyse intelligenter Priorisierungsstrategien zur Weiterleitung von Suchanfragen innerhalb dezentraler OSNs. Im Kontext von OSNs werden neue Algorithmen und Protokolle zunächst simulativ evaluiert. Die Grundlage bildet in der Regel der Crawling-Datensatz eines OSNs. Offensichtlich ist das Crawling in sicheren und die Privatsphäre schützenden dezentralen OSNs wie Vegas nicht möglich. Um diesem Problem zu begegnen, beschäftigt sich der dritte Teil dieser Arbeit mit der Entwicklung eines generischen Modells zur künstlichen Erzeugung sozialer Interaktionsgraphen. Neben den strukturellen Besonderheiten zentralisierter und dezentraler Systeme wird erstmals auch das Interaktionsverhalten der Nutzer eines OSNs modelliert. Die Eignung des Modells wird auf der Grundlage gecrawlter sozialer Graphen evaluiert.

Abstract

Online Social Networks (OSNs) represent the dominating media for computer-aided communication and the distribution of personal, commercial, and scientific content. Recently a series of incidents has shown that, for its users, the provision of private information in an OSN can create considerable security and privacy risks. The same statement holds for the commercial and the scientific domain. The problem arises from a centralized organization of users and their published contents and its management through a single administrative domain. To overcome this problem, the first part of this thesis introduces Vegas, a decentralized OSN which is based on a highly restrictive security architecture. The major goal of Vegas is to provide a technical implementation of the right for informational self-determination. Therefore Vegas restricts access to the social graph and the exchange of information to users of the own ego-network. In addition to the possibility to communicate and to provide personal data, several OSNs allow for browsing the social graph and for searching content of other users. To benefit from the accumulated knowledge of the social graph in secure and privacy-preserving OSNs like Vegas, the second part of this thesis addresses the development and the analysis of intelligent prioritization strategies for query forwarding in decentralized OSNs. In context of OSNs, the evaluation of new algorithms and protocols takes place through simulation which is based on crawling data of an OSN. Obviously crawling secure and privacy-preserving OSNs like Vegas is not possible. Therefore the third part of this thesis presents a generic model to synthesize social interaction graphs. Besides structural characteristics of centralized and decentralized OSNs, the model also considers the interaction behavior of its users. Its applicability is evaluated on the basis of social graph crawling data.