Privacy-preserving mechanism for social network data publishing

 Privacy is receiving growing concern from various parties especially consumers due to the simplification of the collection and distribution of personal data. This research focuses on preserving privacy in social network data publishing. The study explores the data anonymization mechanism in order to improve privacy protection of social network users. We identified new type of privacy breach and has proposed an effective mechanism for privacy protection

PROTECT_U: Un système communautaire pour la protection des usagers de Facebook

Article publié dans le journal « Journal of Information Security Research ». March 2012.Chaque année, le nombre d’utilisateurs des réseaux sociaux augmente à une très grande vitesse. Des milliers de comptes usagés incluant des données privées sont créés quotidiennement. Un nombre incalculable de données privées et d'informations sensibles sont ainsi lues et partagées par les différents comptes. Ceci met en péril la vie privée et la sécurité de beaucoup d’utilisateurs de ces réseaux sociaux. Il est donc crucial de sensibiliser ces utilisateurs aux dangers potentiels qui les guettent. Nous présentons Protect_U (Hélou, Gandouz et al. 2012), un système de protection de la vie privée des utilisateurs de Facebook. Protect_U analyse le contenu des profils des utilisateurs et les classes selon quatre niveaux de risque : Low risk, medium risk, risky and critical. Il propose ensuite des recommandations personnalisées pour leur permettre de rendre leurs comptes plus sécuritaires. Pour ce faire, il fait appel à deux modèles de protection : local et communautaire. Le premier utilise les données personnelles de l’utilisateur afin de lui proposer des recommandations et le second recherche ses amis de confiance pour les inciter à participer à l’amélioration de la sécurité de son propre compte.Social networking sites have experienced a steady and dramatic increase in the number of users over the past several years. Thousands of user accounts, each including a significant amount of private data, are created daily. As such, an almost countless amount of sensitive and private information is read and shared across the various accounts. This jeopardizes the privacy and safety of many social network users and mandates the need to increase the users’ awareness about the potential hazards they are exposed to on these sites. We introduce Protect_U (Hélou, Gandouz et al. 2012), a privacy protection system for Facebook users. Protect_U analyzes the content of user profiles and ranks them according to four risk levels: Low Risk, Medium Risk, Risky and Critical. The system then suggests personalized recommendations designed to allow users to increase the safety of their accounts. In order to achieve this, Protect_U draws upon both the local and community-based protection models. The first model uses a Facebook user’s personal data in order to suggest recommendations, and the second seeks out the user’s most trustworthy friends to encourage them to help improve the safety of his/her account

Plateforme pour se protéger tant de soi-même que de ses "amis" sur Facebook

Les réseaux sociaux accueillent chaque jour des millions d’utilisateurs. Les usagers de ces réseaux, qu’ils soient des particuliers ou des entreprises, sont directement affectés par leur fulgurante expansion. Certains ont même développé une certaine dépendance à l’usage des réseaux sociaux allant même jusqu’à transformer leurs habitudes de vie de tous les jours. Cependant, cet engouement pour les réseaux sociaux n’est pas sans danger. Il va de soi que leur expansion favorise et sert également l’expansion des attaques en ligne. Les réseaux sociaux constituent une opportunité idéale pour les délinquants et les fraudeurs de porter préjudice aux usagers. Ils ont accès à des millions de victimes potentielles. Les menaces qui proviennent des amis et auxquelles font face les utilisateurs de réseaux sociaux sont nombreuses. On peut citer, à titre d’exemple, la cyberintimidation, les fraudes, le harcèlement criminel, la menace, l’incitation au suicide, la diffusion de contenu compromettant, la promotion de la haine, l’atteinte morale et physique, etc. Il y a aussi un « ami très proche » qui peut être très menaçant sur les réseaux sociaux : soi-même. Lorsqu’un utilisateur divulgue trop d’informations sur lui-même, il contribue sans le vouloir à attirer vers lui les arnaqueurs qui sont à la recherche continue d’une proie. On présente dans cette thèse une nouvelle approche pour protéger les utilisateurs de Facebook. On a créé une plateforme basée sur deux systèmes : Protect_U et Protect_UFF. Le premier système permet de protéger les utilisateurs d’eux-mêmes en analysant le contenu de leurs profils et en leur proposant un ensemble de recommandations dans le but de leur faire réduire la publication d’informations privées. Le second système vise à protéger les utilisateurs de leurs « amis » dont les profils présentent des symptômes alarmants (psychopathes, fraudeurs, criminels, etc.) en tenant compte essentiellement de trois paramètres principaux : le narcissisme, le manque d’émotions et le comportement agressif.Social networks deal every day with millions of users (individuals or companies). They are directly affected by their rapid expansion. Some have developed a certain dependence on the use of social networks and even transform their everyday lifestyle. However, this craze for social networking is not always secure. It is obvious that their expansion promotes and serves the increase of online attacks. Social networks are an ideal opportunity for criminals and fraudsters to take advantage of users. They give access to millions of potential victims. Threats coming from “friends” on social networks are numerous: cyberintimidation, fraud, criminal harassment, moral and physical threats, incitement to suicide, circulation of compromising contents, hatred promotions, etc. There is also a “very close friend” who could cause us problems with his behavior on social networks: ourselves. When a user discloses too much information about himself, it contributes unwittingly to attracting scammers who are continually looking for preys. This thesis presents a new approach to protect Facebook users. We created a platform based on two systems: Protect_U et Protect_UFF. The first system tries to protect users from themselves by analysing the content of their profiles and by suggesting a list of recommendations in order to reduce the publication of private information. The second system aims to protect users from their “friends” who have profiles presenting alarming symptoms (psychopaths, fraudsters, criminals, etc.) taking into account essentially three main parameters: narcissism, lack of emotions and aggressive behaviour

Privacy threat analysis of social network data

Social network data has been increasingly made publicly available and analyzed in a wide spectrum of application domains. The practice of publishing social network data has brought privacy concerns to the front. Serious concerns on privacy protection in social networks have been raised in recent years. Realization of the promise of social networks data requires addressing these concerns. This paper considers the privacy disclosure in social network data publishing. In this paper, we present a systematic analysis of the various risks to privacy in publishing of social network data. We identify various attacks that can be used to reveal private information from social network data. This information is useful for developing practical countermeasures against the privacy attacks.<br /