"Stalking-Algorithmus" für soziale Netzwerke

Facebook, MySpace & Co. suchen schon seit Langem nach möglichst lukrativen Wegen, mit ihren meist kostenlosen Diensten Geld zu verdienen. Einer davon liegt in der Weitergabe zuvor anonymisierter Nutzerinformationen an ihre Werbekunden – und an andere Unternehmen, die sich für Konsumentenverhalten interessieren oder Online-Trends ausnutzen wollen. Soziale Netzwerke versprechen üblicherweise, Daten, die Einzelpersonen identifizieren könnten, zuvor aus den Beständen zu tilgen; die Privatsphäre der Nutzer soll dabei stets gewahrt bleiben.

Forscher an der University of Texas in Austin haben nun jedoch herausgefunden, dass sich diese scheinbare Anonymität oft erstaunlich leicht aufheben lässt: Mit Hilfe einer Kombination solcher Informationen mit zumeist reichhaltig vorhandenen Daten anderer Internet-Quellen, berichtet Technology Review in seiner Online-Ausgabe.

Dabei ging es vor allem darum, zu ermitteln, ob es möglich ist, sensible Informationen über Einzelpersonen zu erhalten, indem einfach nur die Verbindungen zwischen den Nutzern untersucht werden, ohne dass zunächst Namen, Adressen und andere Formen identifizierbarer Daten vorhanden sind. Das erwies sich als korrekt, solange ein Abgleich mit dem sozialen Graphen eines anderen sozialen Netzwerks möglich war, in dem Teile der Nutzerinformationen verfügbar sind.

Die Forscher der University of Texas testeten ihre Algorithmen an Daten der Fotoseite Flickr und des Kommunikationsdienstes Twitter. Die genauen Hintergründe sollen auf dem "IEEE Symposium on Security and Privacy" präsentiert werden, das in diesem Monat in Oakland stattfindet.

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(Ben Schwan) / (bsc)