ฉันกำลังทำงานในโครงการปกปิดตัวตน และสนใจที่จะเชื่อมโยงการโจมตี เพื่อความง่าย ฉันจะดูเฉพาะข้อมูลในรูปแบบตาราง เช่น ข้อมูล xlxx หรือ csv หากต้องการปกปิดข้อมูลดังกล่าว เทคนิคที่ใช้กันมากที่สุดคือการทำให้เป็นข้อมูลทั่วไป ยังมีข้อมูลอื่นๆ เช่น ข้อมูลสังเคราะห์ การเปลี่ยนแปลงข้อมูล การลบข้อมูล เป็นต้น ในการประเมินผลลัพธ์ เราสามารถใช้คำจำกัดความเช่น k-anonymity, l-diversity หรือ t-closeness
จนถึงตอนนี้ฉันรู้แล้วว่าการโจมตีแบบเชื่อมโยงรวมความรู้ของตารางสองตารางขึ้นไป พูดให้รู้ว่ามีรายการสำหรับบุคคลในทุกตาราง จากนั้นคุณแยกคลาสความเท่าเทียมกันซึ่งข้อมูลนั้นรู้อยู่แล้วเกี่ยวกับบุคคลนั้น จากนั้นสามารถตีความข้อมูลที่ได้รับเพื่อรับความรู้เพิ่มเติม
คำถามของฉัน: มีวิธีอธิบายเรื่องนี้อย่างเป็นทางการกว่านี้ไหม? มีเอกสาร (ที่ดี) ที่อธิบายถึงการโจมตีเหล่านี้หรือไม่? มีซอฟต์แวร์ทั่วไปที่ดำเนินการโจมตีนี้หรือไม่
คนส่วนใหญ่ไม่เข้าใจว่าการถามคำถามมากมายจะปลดล็อกการเรียนรู้และปรับปรุงความสัมพันธ์ระหว่างบุคคล ตัวอย่างเช่น ในการศึกษาของ Alison แม้ว่าผู้คนจะจำได้อย่างแม่นยำว่ามีคำถามกี่ข้อที่ถูกถามในการสนทนา แต่พวกเขาไม่เข้าใจความเชื่อมโยงระหว่างคำถามและความชอบ จากการศึกษาทั้ง 4 เรื่องที่ผู้เข้าร่วมมีส่วนร่วมในการสนทนาด้วยตนเองหรืออ่านบันทึกการสนทนาของผู้อื่น ผู้คนมักไม่ตระหนักว่าการถามคำถามจะมีอิทธิพลหรือมีอิทธิพลต่อระดับมิตรภาพระหว่างผู้สนทนา
