MyWebGuard: Toward a User-Oriented Tool for Security and Privacy Protection on the Web.

We introduce a novel approach to implementing a browser-based tool for web users to protect their privacy. We propose to monitor the behaviors of JavaScript code within a webpage, especially operations that can read data within a browser or can send data from a browser to outside. Our monitoring mechanism is to ensure that all detected leakage is automatically prevented by our context-aware policies that can be modified and redefined by the user. Our method advances the conventional same-origin policy standard of the Web by enforcing different policies for either each source of the code, or groups of related API. Although we develop the tool as a browser extension, our approach is browser-agnostic as it is based on standard JavaScript. Also, our method stands from existing proposals in the industry and literature. In particular, it does not rely on network request interception and blocking mechanisms provided by browsers, which face various technical issues and lead to an “all or nothing” approach to privacy on the web. We implement a proof-of-concept prototype and perform practical evaluations to demonstrate the effectiveness of our approach. Our experimental results evidence that the proposed method can detect and prevent data leakage channels not captured by the leading tools such as Ghostery and uBlock Origin. We show that our prototype is compatible with major browsers and popular real-world websites with promising runtime performance.https://ecommons.udayton.edu/stander_posters/2794/thumbnail.jp

Influencer analysis on social networks

Along with the growth of social networks, social marketing, and influencer marketing, the analysis of influencers, especially the analysis of micro-influencers on social networks, becomes an interesting topic that attracts many researchers as well as industry organizations. An ideal micro-influencer is a user who is able to create positive content relevance to the business and get high engagement from his/her audience, continuously and consistently. Various approaches have been suggested for this problem but there is still a research gap that no effort meets these requirements yet. Resolving this gap is the main aim of this study. This study proposes a novel approach for identifying influencers on social networks using three metrics including the amplification factor to evaluate the information propagation, the passion point to measure the user's preference for a brand or its products and services, and the content creation score to estimate user's ability in creating contents on a social network. The main hypothesis is that the approach using these metrics will propose high-performing influencers. The study has been compared with some recent relevant methods as the baseline. It is also tested in the real world and the experiment shows that the proposed method's influencers deliver a react-to-purchase conversion rate's efficiency and a good return on investment in the influencer marketing campaign.Spolu s růstem sociálních sítí, sociálního marketingu a influencer marketingu se analýza influencerů, obzvlášť analýza mikroinfluencerů na sociálních sítích se stává zajímavým předmětem, který přitahuje mnoho výzkumníků i organizací různých oborů. Ideálním mikroinfluencerem je člověk, který dokáže vytvořit pozitivní obsah,relevantní pro danou organizaci a je schopen získat od svého publika neustálou a konstantní míru angažovanosti. Pro tento předmět byly navrženy různé metody mikroinfluencerů, ale studie ukazují, že stále existuje mezera ve výzkumu, která dosud nesplňovala tyto požadavky. Hlavním cílem této práce je vyřešení zmiňované mezery navrhující efektivní metody sociálního marketingu se zapojením influenecerů. Tato studie navrhuje nový přístup k identifikaci influencerů na sociálních sítích pomocí tří následujících metrik: amplifikační faktory pro ohodnocení propagovaného obsahu, oblast, o kterou je spotřebitelský zájem k určení zájmu daného uživatele u značky a jejich produktů a služeb, skóre tvorby obsahu pro odhad schopnosti uživatele vytvářet obsah na sociální síti. Hlavní hypotézou je, že metody využívající těchto metrik dokážou navrhnout kvalitní influencery, kteří podávají vysoký výkon. Tato studie byla porovnána se současnými metodami relevantní k této studii. Experimentální výsledky ukazují, že influenceři navržení tímto nástrojem, přinášejí efektivnější konverzní poměr a vyšší návratnost investice influencer marketingové kampaně.460 - Katedra informatikyvyhově

Efektivní algoritmy pro problémy se sociálním vlivem u velkých sítí

In recent years, the dizzying explosion of data and information results from social networks with millions to billions of users, such as Facebook, YouTube, Twitter, and LinkedIn. Users can use online social networks (OSNs) to quickly trade information, communicate with other users, and keep their information up-to-date. The challenge of spreading information on social networks that arises in practice requires effective information management solutions, such as disseminating useful information, maximizing the influence of information transmission, and preventing disinformation, rumors, and viruses from being disseminated. Motivated by the above issues, we investigate the problem of information diffusion on OSNs. We study this problem based on two models, Independent Cascade (IC) and Linear Threshold (LT), and classical Influence Maximization (IM) in online social networks. In addition, we investigate various aspects of IM problems, such as budget variations, topics of interest, multiple competitors, and others. Moreover, we also investigate and apply the theory of combinatorial optimization problems to solve one of the current concerns in social networks, maximizing the influence on the groups and topics in social networks. In general, the main goals of the Ph.D thesis proposal are as follows. 1. We investigate the Multi-Threshold problem for IM, which is a variant of the IM problem with threshold constraints. We propose an efficient algorithm that IM for multiple thresholds in the social network. In particular, we develop a novel algorithmic framework that can use the solution to a smaller threshold to find that of larger ones. 2. We study the Group Influence Maximization problem and introduce an efficient group influence maximization algorithm with more advantages than each node’s influence in networks, using a novel sampling technique to estimate the epsilon group function. We also devised an approximation algorithm to estimate multiple candidate solutions with theoretical guarantee. 3. We investigate an approach for Influence Maximization problem with k-topic under constraints in social network. More specifically, we also study a streaming algorithm that combines an optimization algorithm to improve the approximation algorithm and theoretical guarantee in terms of solution quality and running time.V posledních letech je závratná exploze dat a informací výsledkem sociálních sítí s miliony až miliardami uživatelů, jako jsou Facebook, YouTube, Twitter a LinkedIn. Uživatelé mohou využívat online sociální sítě (OSNs) k rychlému obchodování s informacemi, komunikaci s ostatními uživateli a udržování jejich informací v aktuálním stavu. Výzva šíření informací na sociálních sítích, která se v praxi objevuje, vyžaduje efektivní řešení správy informací, jako je šíření užitečných informací, maximalizace vlivu přenosu informací a zabránění šíření dezinformací, fám a virů. Motivováni výše uvedenými problémy zkoumáme problém šíření informací na OSN. Tento problém studujeme na základě dvou modelů, Independent Cascade (IC) a Linear Threshold (LT) a klasické Influence Maximization (IM) v online sociálních sítích. Kromě toho zkoumáme různé aspekty problémů s rychlým zasíláním zpráv, jako jsou změny rozpočtu, témata zájmu, více konkurentů a další. Kromě toho také zkoumáme a aplikujeme teorii kombinatorických optimalizačních problémů k vyřešení jednoho ze současných problémů v sociálních sítích, maximalizujeme vliv na skupiny a témata v sociálních sítích. Obecně lze říci, že hlavní cíle Ph.D. návrh diplomové práce je následující. 1. Zkoumáme problém Multi-Threshold pro IM, což je varianta problému IM s prahovými omezeními. Navrhujeme účinný algoritmus, který IM pro více prahů v sociální síti. Zejména vyvíjíme nový algoritmický rámec, který může použít řešení pro menší práh k nalezení prahu většího. 2. Studujeme problém maximalizace vlivu skupiny a zavádíme účinný algoritmus maxima- lizace vlivu skupiny s více výhodami, než je vliv každého uzlu v sítích, pomocí nové vzorkovací techniky k odhadu funkce skupiny epsilon. Navrhujeme také aproximační algoritmus pro odhad více kandidátních řešení s teoretickou zárukou. 3. Zkoumáme přístup pro maximalizaci vlivu s k-téma pod omezeními v rozsáhlé síti. Konkrétněji budeme studovat novou metriku, která kombinuje optimalizační algoritmus pro zlepšení aproximačního algoritmu z hlediska kvality řešení a doby běhu na základě kliky a komunity v komplexních sítích.460 - Katedra informatikyvyhově