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A Proximity Determinable Social Pseudonym Framework in Online Identity Management System.

机译：在线身份管理系统中的邻近可确定社交假名框架。

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摘要

Online identities play critical roles in the current Internet world. One of the virtues of traditional online identities, in forms of pseudonyms, is the privacy protection of online users. Users can create as many anonymous identities as they want with only an email account. However, the anonymity itself could be a limitation because of the lack of accountability.;The prevalence of online social networks inspires us to create a social pseudonym framework through which it is possible to determine proximity between pseudonyms while retaining privacy. The basic idea of this work is mapping the online social network into a geometric space and assigning each user a coordinate according to the relationship with his/her neighborhood. The coordinate itself will not disclose any information of a user, but by computing the coordinates distance, proximity between users could be estimated with a certain probability. I evaluated the framework with several real online social network datasets. The results indicate that the proposed framework is promising under certain conditions.
机译：在线身份在当前的互联网世界中起着至关重要的作用。以假名形式使用的传统在线身份的优点之一是在线用户的隐私保护。用户仅使用一个电子邮件帐户即可创建任意数量的匿名身份。但是，由于缺乏问责制，匿名本身可能是一个限制。在线社交网络的盛行促使我们创建了一个社交假名框架，通过它可以确定假名之间的接近度，同时保留隐私。这项工作的基本思想是将在线社交网络映射到几何空间中，并根据与他/她邻居的关系为每个用户分配一个坐标。坐标本身不会公开用户的任何信息，但是通过计算坐标距离，可以一定的概率估计用户之间的接近度。我用几个真实的在线社交网络数据集评估了该框架。结果表明，提出的框架在某些条件下是有希望的。

著录项

  • 作者

    Tang, Fugui.;

  • 作者单位

    McGill University (Canada).;

  • 授予单位 McGill University (Canada).;
  • 学科 Multimedia Communications.;Computer Science.
  • 学位 M.Sc.
  • 年度 2012
  • 页码 96 p.
  • 总页数 96
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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