Надежный системный детектор для атаки на клонирование личности на платформе Facebook

Мы живем в эпоху социальных сетей где люди общаются через социальные сети. Примерами социальных сетей являются Twitter Facebook LinkedIn и Myspace. Иногда социальные сети используются не по назначению что ставит данные пользователей под угрозу безопасности. В данной диссертации рассматривается система обнаружения особого вида атак на безопасность при которых фальшивый пользователь выдает себя за действительного пользователя и сливает личную информацию других пользователей. Этот вид атаки известен как Identity Clone Attack (ICA). Мы представили новую технику обнаружения профилей клонов (CPD) которая представляет собой трехступенчатый подход основанный на измерении сходства проверке IP-адресов и обнаружении поведенческих моделей. Эта техника предупреждает пользователя и его друзей в случае атаки клонирования личности и уменьшает уязвимость атаки клонирования личности. Для получения доступа к профилю пользователей Facebook в экспериментальных целях были использованы API-интерфейсы Facebook graph. Экспериментальные тесты дали многообещающие результаты.