Verbesserte Privatsphäre durch preisbasierte heuristische Granularisierung in Online Social Networks

Verbesserte Privatsphäre durch preisbasierte heuristische Granularisierung in Online Social Networks

Bachelor Thesis

Motivation
Mittlerweile gibt es ein zahlreiches Angebot an OSN-Anbieter, welche sich in verschiedensten Branchen mit teilweise sich unterscheidenden Zielgruppen befassen. Wer sich schon mal damit befasst hat, stellt schnell fest, dass die meisten Anbieter ihre Dienstleistung kostenfrei oder zumindest den Großteil ihrer Dienstleistung kostenfrei anbieten. Wie also funktioniert dieses Geschäftsmodell? Warum fahren Unternehmen wie Google, Facebook, Twitter und etliche Andere jährliche Gewinne in Milliardenhöhe ein, obwohl die Nutzung ihres Dienstes (Soziales Netzwerk) ganz offensichtlich kostenlos erscheint?

Ziel

  1. Durchführen einer Nutzerstudie zur Ermittlung des Nutzungsverhalten von Online Social Network Anbietern. Zusätzlich und ausschlaggebend soll ermittelt werden, welche Daten dem Nutzer besonders wichtig sind und welche anonymisierten Datensätze er für die Nutzung eines OSN-Dienstes freiwillig breit ist weiterzugeben.
  2. Durch Evaluation der Nutzerstudie unter Einbringung anderer/weiterer Studien, gilt es ein heuristisches Optimierungsverfahren zur Aufstellung einer realitätsnahen Preisfunktion zu entwickeln.
  3. Konzeption eines Frameworks, welches automatisiert, durch ein heuristisches Optimierungsverfahren Daten in ihrer Granularität verändert.
    Das Framework soll folgende Funktionalitäten enthalten:
    • Das Framework soll Daten soweit möglich automatisch granularisieren können.
    • Das Framework soll den Wert der angepassten Daten anhand eines Preismodells bestimmen können.
  4. Entwicklung einer Beispielimplementierung / Demonstrator, zur Veranschaulichung des Frameworks.
    Die Beispielimplementierung soll folgende Funktionalitäten bieten:
    • Input: Welche Attribute? Festgelegt, aus Studie, häufigste im OSN genutzte?
    • Der Benutzer soll nach Eingabe (evtl. Import?) der Daten in der Lage sein, den Wert der eingegebenen Daten ablesen zu können. Zudem soll der Nutzer einen Zielwert für die Granularisierung wählen können.
    • Output: Nach dem Granularisierungsverfahren sind für den Benutzer die veränderten Daten ersichtlich.

Vision
Ein neues Konzept soll das ganze etwas durchsichtiger und profitabler (auch für Nutzer) gestalten. Dieses könnte so aussehen, dass den OSN-Anbietern für das Anbieten seines Dienstes nur noch bereits granularisierte Nutzerdatensätze übermittelt werden. Für Zugriff auf personalisiertere, genauere Daten, soll der Nutzer entlohnt werden.

Start: 15.01.2018

Betreuer:

  • Jörg Daubert

Forschungsgebiete: CRISP, CYSEC, privacy-trust, Telecooperation , – SPIN: Smart Protection in Infrastructures and Networks