Corrélation des profils d'utilisateurs dans les réseaux sociaux : méthodes et applications
Auteur / Autrice : | Oana Goga |
Direction : | Renata Teixeira |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance le 21/05/2014 |
Etablissement(s) : | Paris 6 |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris |
Jury : | Examinateurs / Examinatrices : Anne-Marie Kermarrec, Jon Crowcroft, Krishna Gummadi, Clémence Magnien, Dina Papagiannaki |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
La prolifération des réseaux sociaux et des données à caractère personnel apporte de nombreuses possibilités de développement de nouvelles applications. Au même temps, la disponibilité de grandes quantités de données à caractère personnel soulève des problèmes de confidentialité et de sécurité. Dans cette thèse, nous développons des méthodes pour identifier les différents comptes d'un utilisateur dans des réseaux sociaux. Nous étudions d'abord comment nous pouvons exploiter les profils publics maintenus par les utilisateurs pour corréler leurs comptes. Nous identifions quatre propriétés importantes - la disponibilité, la cohérence, la non-impersonabilite, et la discriminabilité (ACID) - pour évaluer la qualité de différents attributs pour corréler des comptes. On peut corréler un grand nombre de comptes parce-que les utilisateurs maintiennent les mêmes noms et d'autres informations personnelles à travers des différents réseaux sociaux. Pourtant, il reste difficile d'obtenir une précision suffisant pour utiliser les corrélations dans la pratique à cause de la grandeur de réseaux sociaux réels. Nous développons des schémas qui obtiennent des faible taux d'erreur même lorsqu'elles sont appliquées dans les réseaux avec des millions d'utilisateurs. Ensuite, nous montrons que nous pouvons corréler les comptes d'utilisateurs même si nous exploitons que leur activité sur un les réseaux sociaux. Ça sa démontre que, même si les utilisateurs maintient des profils distincts nous pouvons toutefois corréler leurs comptes. Enfin, nous montrons que, en identifiant les comptes qui correspondent à la même personne à l'intérieur d'un réseau social, nous pouvons détecter des imitateurs.