Online identities play critical roles in the current Internet world. One of the virtues of traditional online identities, in forms of pseudonyms, is the privacy protection of online users. Users can create as many anonymous identities as they want with only an email account. However, the anonymity itself could be a limitation because of the lack of accountability.The prevalence of online social networks inspires us to create a social pseudonym framework through which it is possible to determine proximity between pseudonyms while retaining privacy. The basic idea of this work is mapping the online social network into a geometric space and assigning each user a coordinate according to the relationship with his/her neighborhood. The coordinate itself will not disclose any information of a user, but by computing the coordinates distance, proximity between users could be estimated with a certain probability. I evaluated the framework with several real online social network datasets. The results indicate that the proposed framework is promising under certain conditions. / Dans le contexte d'Internet, les identifiants des usagers jouent un rôle critique. L'un des avantages des identifiants traditionnels, soient les pseudonymes, est de fournir une protection de la vie privée des usagers. Les usagers peuvent créer autant d'identifiants anonymes qu'ils le désirent simplement en utilisant une adresse courriel. Par contre, l'anonymité même peut devenir un facteur limitant dû à la déresponsabilisation des usagers. L'importance des réseaux sociaux en ligne nous inspire à créer un système de pseudonymes sociaux à travers lequel il sera possible de déterminer la proximité entre pseudonymes tout en conservant la confidentialité. Le système se base sur l'idée d'associer un réseau social à un espace géométrique et d'assigner des coordonnées à chaque usager qui dépendent de la relation entre l'usager et son voisinage. Les coordonnées elles-même ne fournissent aucune information confidentielle à propos d'un usager. Cependant, en calculant la distance entre différentes coordonnées, la proximité entre usagers peut être estimée avec une certaine probabilité. J'ai évalué le système avec des données provenant de réseaux sociaux réels. Les résultats indiquent que le système proposé, en imposant certaines conditions, est prometteur.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LACETR/oai:collectionscanada.gc.ca:QMM.107858 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Tang, Fugui |
| Contributors | Muthucumaru Maheswaran (Internal/Supervisor) |
| Publisher | McGill University |
| Source Sets | Library and Archives Canada ETDs Repository / Centre d'archives des thèses électroniques de Bibliothèque et Archives Canada |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation |
| Format | application/pdf |
| Coverage | Master of Science (School of Computer Science) |
| Rights | All items in eScholarship@McGill are protected by copyright with all rights reserved unless otherwise indicated. |
| Relation | Electronically-submitted theses. |
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