[heise.de] Weil sich immer mehr Menschen an sozialen Netzwerken beteiligen, wird es zunehmend leichter, aus anonymisierten Daten auf die Identität der zugehörigen Person zu schließen. Das wollen zwei Wissenschaftler der Universität in Texas, Austin durch ihre Forschungsergebnisse zu statistischen Verfahren beweisen, wie die britische Rundfunkanstalt BBC auf ihrer Webseite berichtet.
In einem fünfseitigen PDF mit dem Titel "Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets" fassen Arvind Narayanan und Vitaly Shmatikov ihre Erkenntnisse zusammen. Es geht dabei um sogenannte Mikrodaten, das sind Sammlungen von Datensätzen aus statistischen Erhebungen, die von einzelnen Individuen stammen und vor der Weitergabe an Firmen oder Marktforschungsunternehmen anonymisiert wurden. Die Wissenschaftler haben einen Algorithmus entwickelt, mit dem es in vielen Fällen möglich ist, einen anonymisierten Datensatz wieder dem Namen und der Adresse der zugehörigen Person zuzuordnen. Der Algorithmus verwendet dazu Informationen über die Beziehung von Mitgliedern sozialer Netzwerke zueinander. Die Forscher analysierten beispielsweise die anonymen grafischen Beziehungs-Darstellungen in Twitter, Flickr und Live Journal und fanden heraus, dass etwa ein Drittel der Personen, die sowohl Flickr als auch Twitter nutzten, aufgrund ihres Twitter-Graphs erkannt werden konnten.
Ihre Forschungsergebnisse sollten nicht nur Fans sozialer Netzwerke zu denken geben, so die Wissenschaftler. Auch die Betreiber der Netzwerke, die Mitglieder-Daten in anonymisierter Form verkaufen, müssten diese Praxis überdenken, erklärten Arvind Narayanan und Vitaly Shmatikov gegenüber der BBC. Sie dürften ihren Anonymisierungs-Mechanismen nicht länger blind vertrauen und sollten Mitgliedern die Möglichkeit einräumen, selbst die Weitergabe von anonymisierten Daten zu ihrer Person zu untersagen. (dwi/c’t)
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