Малоизвестное интересное
65.9K subscribers
103 photos
1 video
11 files
1.81K links
Авторский канал Сергея Карелова о самом важном на фронтирах науки и технологий, что кардинально изменит людей и общество в ближайшие 10 лет.




Рекламы, ВП и т.п. в канале нет.
Пишите на @karelovs
Download Telegram
Найден эффективный способ скрыться от слежки в соцсетях.
Он защитит вас от ищеек, сохраняя ваши секреты.
Новый алгоритм, придуманный группой польско-испанско-американских исследователей [1], дает возможность пользователям соцсетей сбивать с толку алгоритмы-ищейки, подобно тому, как недавно придуманный алгоритм портит распознавательные возможности нейросетей, внося минимальную коррективу в изображение.
Задача защиты идентичности и сохранения конфиденциальной и приватной информации с развитием Инета вышла на 1й план. Вместе с тем, скорость прогресса алгоритмической аналитики соцсетей такова, что даже самые продвинутые пользователи не успевают не то что отбиваться, но и просто разбираться с новыми возможностями «сетевых кукловодов» (типа Facebook или ВК), профессиональных злоумышленников и спецслужб.

Например, в Рунете малоизвестны термины таких новейших видов социосетевых атак:
• Link Reconstruction Attack [2]—атака для выявления ваших связей, причем не только явных, но и скрытых (цель такой атаки основана на принципе «скажи мне, кто твой друг, и я скажу, кто ты»)
• Attribute Inference Attacks [3]— атака для выявления ваших конфиденциальных персональных атрибутов, типа местоположение, профессия, интересы и т.д. (цель такой атаки основана на принципе «вы тот, кого вы знаете и как себя ведете»).

Оба вида атак используют алгоритмы предсказания связей (link prediction). Придуманный Либен-Новэлом и Кляйнбергом еще в 2004 [4], этот класс алгоритмов способен:
— предсказывать новые еще не существующие связи в соцсетях, в буквальном смысле предсказывая, кто станет вашим другом на следующей неделе [5 и 6 – видео на 3 мин].
Затем последовало изобретение алгоритмов, решающих обратную задачу
— определение скрытых от наблюдателя связей, - не видных либо из-за нехватки данных, либо из-за преднамеренного сокрытия информации [7].

Эти алгоритмы позволили создать массу крутейших приложений:
• дающих рекомендации клиентам в электронной коммерции;
• открывающих неизвестные взаимодействия между протеинами в биологических сетях;
• обнаруживающих скрытые связи между террористами или преступниками;
• позволяющих злоумышленникам и спецслужбам следить за нами в соцсетях.

Но как говорится, на каждый болт с хитрой левой резьбой, всегда найдется крутая гайка. И вечное соревнование снаряда и брони перенеслось в сеть.

Новый алгоритм на основе двух эвристик класснейшим образом сбивает с толку все существующие алгоритмы-ищейки, работающие по предсказанию еще не существующих или скрытых связей.
В результате применения этих 2х эвристик появляется возможность отбивать львиную долю Link Reconstruction и Attribute Inference атак.
Эвристики предельно просты:
1я эвристика (ОТС) – рекомендует вам несколько новых связей, которые нужно добавить (зафрендить несколько новых человек).
2я эвристика (CTR) – наоборот, позволяет выявить несколько связей, которые вам нужно убрать из вашей сети френдов (просто отфрендить несколько человек);

Результат потрясающий. Практическая проверка работы эвристик показала – алгоритмы-ищейки просто сходят с ума.

Так что теперь «сетевым кукловодам», профессиональным злоумышленникам и спецслужбам придется придумывать новые алгоритмы. И они придумают – нет сомнений. Но потребуется время.
А пока суть да дело, у нас есть возможность сбивать с толку алгоритмы-ищейки.
И посему, освойте сами и поделитесь новым знанием со своими френдами.


Новый алгоритм [1] https://arxiv.org/pdf/1809.00152.pdf
И полезные вспомогательные материалы:
[2] https://arxiv.org/abs/1304.6257
[3] http://home.engineering.iastate.edu/~neilgong/papers/attriInfer
[4] https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/link-pred.pdf
[5] https://www.uvm.edu/storylab/2013/02/11/who-will-your-friends-be-next-week-the-link-prediction-problem/
[6] https://www.youtube.com/watch?v=OdIRxeHjYBA
[7] https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-7091-0388-3_6 (в открытом тут https://www.researchgate.net/publication/226438223_Co-offending_Network_Mining)

#СетеваяАналитика #ПредсказаниеСвязей