11、社交网络数据的隐私风险与数据效用评估

社交网络数据的隐私风险与数据效用评估

1. 引言

在现代互联网时代，像 Twitter、Instagram 和 Facebook 这类社交网络的使用量持续增长。分析这类数据有助于我们理解有趣的社会现象，因为这些网络本质上捕捉了用户交互的新特性。然而，社交网络数据可能会泄露用户的个人敏感信息，从而导致隐私侵犯。

人们日常使用社交网络有不同的目的，如通过 Facebook 与朋友互动，借助 LinkedIn 开展专业活动，利用 Twitter 和 Instagram 传播信息、新闻和多媒体内容等。如今，社交网络数据的分析对于研究和理解社会现象至关重要，例如它能帮助我们了解客户的交互与反应、基于社区或单个用户的营销策略、人口迁移、假新闻传播或病毒扩散等。

为保护隐私，人们采用了不同的数据匿名化技术，最简单的方法是用假名键替换身份标识。但研究表明，这种方法不足以保护隐私，恶意攻击者仍可利用背景知识攻击来重新识别个人身份。为了使文献中提出的隐私保护技术得以实际应用，有人提出了 PRUDEnce 框架，用于系统地评估隐私风险。本文将该框架应用于社交网络数据的隐私风险评估，具体步骤包括：先正式定义一组针对社交网络数据的隐私攻击，然后在真实数据上模拟这些攻击以评估个人隐私风险，最后通过仅考虑无风险数据来评估数据效用。

2. 相关工作

• 隐私设计理念 ：隐私设计理念最初由 Ann Cavoukian 提出，旨在应对 90 年代信息通信技术和大规模网络数据系统不断增长的系统性影响。该理念的核心是将隐私融入信息的设计、开发和管理中。相关研究还开发了社交网络隐私框架和隐私模型，将隐私设计原则应用于桌面和移动设备