Оцінювання параметрів безпеки персональних даних у степеневих соціальних мережах на основі їх топології
DOI: 10.31673/2409-7292.2020.030613
Анотація
У статті досліджується модель степеневої соціальної мережі, яка, на відміну від класичних підходів, дозволяє аналізувати динамічні процеси взаємодії окремих агентів всередині мережі, зокрема щодо поширення інформації соціального впливу. Розширення соціальних мереж, приєднання нових вузлів призводить до зростання навантаження на систему в цілому та негативно впливає на захист користувачів, в тому числі їх персональних даних. Традиційно параметри безпеки у соціальних мережах досліджуються за допомогою статистичних методів та узагальнених математичних залежностей і носять фрагментарний характер. Метою статті є розробка методики оцінювання параметрів безпеки персональних даних для мереж зі степеневим розподілом зв’язності вузлів на основі дослідження їх топологічних особливостей. Дослідження проведені на основі класичної моделі Барабаші-Альберта з застосуванням принципу переважного приєднання, який ставить ймовірність укладання нових звʼязків у залежність від кількості наявних звʼязків вузла. Більший степінь вузла означає більші можливості забирати собі нові звʼязки, що додаються в мережу. У якості основних параметрів безпеки розглядаються: степінь вузла, середня довжина шляху, ймовірність приєднання нових вузлів, коефіцієнт кластеризації, кореляція між степенями сусідніх вузлів. Показано, що збільшення степені вузла та довжини середнього шляху негативно впливає на захист персональних даних, оскільки при цьому збільшується ймовірність перехоплення інформації. Також, зі збільшенням коефіцієнта кластеризації зростає потік інформації, що приводить до зростання навантаження на систему захисту і негативно впливає на захист. Кореляція між степенями сусідніх вузлів впливає на перерозподіл потоків інформації і може, у залежності від степені вузлів, як негативно так і позитивно впливати на захист. Проведено моделювання для мереж різного масштабу та зроблено висновки щодо доцільності застосування методики.
Ключові слова: степенева соціальна мережа; персональні дані; принцип переважного приєднання; звʼязність мережі; степінь вузла; ймовірність приєднання вузла; коефіцієнт кластеризації; захист даних.
Перелік посилань
1. В. В. Мазуренко, С. Д. Штовба, ―Огляд моделей аналізу соціальних мереж‖, Вісник Вінницького політехнічного інституту, № 2, сс. 62-74, 2015.
2. R. Albert, H. Jeong, A. Barabasi, ―Attack and error tolerance of complex networks‖, Nature, Vol. 406, pp. 378-382, 2000.
3. A. L. Barabasi, R. Albert, ―Emergence of scaling in random networks‖, Science journal, Vol. 286, no. 5439, pp. 509-512, 1999.
4. A. L. Barabasi, Linked: The New Science of Networks, N.Y.: Perseus Book Group, 2002.
5. A. L. Barabasi, R. Albert, ―Emergence of scaling in random networks‖, Science, Vol. 286, pp. 509-512, 1999.
6. A. L. Barabasi, R. Albert, H. Jeong, ―Scale-free characteristics of random networks: The topology of the world–wide web‖, Physica A. Vol. 281, pp. 69-77, 2000.
7. T. Opsahl, F. Agneessens, J. Skvoretz, ―Node centrality in weighted networks: Generalizing degree and shortest paths‖, Social Networks Journal, Vol. 32(3), pp. 245-251, 2010.
8. P. Shchypanskyi, V. Savchenko, V. Akhramovych, T. Muzshanova, S. Lehominova, V. Chegrenets, ―The Model of Secure Social Networks Activity Based on Graph Theory‖, International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering, Vol. 9, № 4, pp. 1803-1810, 2020.
9. V. Savchenko, V. Akhramovych, A. Tushych, I. Sribna, I. Vlasov, ―Analysis of Social Network Parameters and the Likelihood of its Construction‖, International Journal of Emerging Trends in Engineering Research, Vol. 8, No. 2, pр. 271-276, 2020.
10. А. Pidlazov, D. Shchetinina, ―Social network growth model‖, Preprints M. Keldysh`s IAM, № 95, pp. 16, 2013.
11. В. М. Ахрамович, ―Степеневі соціальні мережі‖, Сolloquium journal (Warszawa, Polska), №5 (57), pр. 27-29, 2020.
12. В. М. Ахрамович, О. C. Стефурак, ―Центральність соціальних мереж‖. Сolloquium–journal (Warszawa, Polska), № 6(58), pр. 20-22, 2020.
