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Distributed and Self-organizing Systems
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Bachelorarbeit

Anonymisierung von sensiblen Daten bei deren Extraktion aus Sozialen Netzwerken
Anonymisierung von sensiblen Daten bei deren Extraktion aus Sozialen Netzwerken

Completion

2012/10

Research Area

Web Engineering, Intelligent Information Management

Students

ringoplarre

R P

alumni

Advisers

wild

gaedke

Description (German)

Aufgrund hoher Nutzerfrequentierung und großen Kommunikationsaufkommens stellen soziale Netzwerke eine umfassende Wissensbasis dar, welche auch persönliche Merkmale der Netzwerkakteure enthält. Persönliche Merkmale sind bspw. durch subjektive Beschreibungen und Ansichten zu Produkten, Ereignissen und Personen widerspiegelt. Für eine Analyse dieser Aspekte unter Berücksichtigung aktueller Datenschutzrichtlinien ist es daher einerseits erforderlich, charakteristische Merkmale zu anonymisieren und anderseits wichtig, den Informationsgehalt zu bewahren. Ziel dieser Arbeit ist die Evaluierung von existierenden Ansätzen zur Detektion und Anonymisierung sensibler Daten. Dabei sind die Herausforderungen zum Schutz persönlicher Daten in sozialen Netzwerken aufzuzeigen und hinsichtlich Privatsphäre, notwendigen Hintergrundwissen möglicher Angreifer und verbleibender Informationsgehalt zu analysieren. Darauf aufbauend soll die Adaption und Implementierung eines Ansatzes bzw. einer Kombination von Ansätzen auf dem Bereich der Datenextraktion aus sozialen Netzwerken erfolgen.


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