Работа посвящена исследованию важнейшего направления анализа социальных сетей - разработке методов деанонимизации акторов этих сетей. Целью работы является проведение сравнительного анализа существующих методов и моделей деанонимизации пользователей и разработка модифицированного алгоритма деанонимизации на основе предложенной методики объединения вершин социального графа. Показано, что использование процедуры объединений вершин в графе позволяет осуществить эффективное разделение задачи на эквивалентные подзадачи и тем самым добиться резкого сокращения размерности проводимых вычислений.
The work is devoted to the study of the most important directions of the analysis of social networks - developing methods for deanonimization actors of those networks. The purpose of the paper is a comparative analysis of existing methods and models of users deanonimization and the development of a modified deanonimization algorithm based on proposed method of combining social graph vertices. It is shown that the use of graph vertices associations procedure enables the effective separation of tasks on equivalent subtasks, thus, achieving a drastic reduction in dimensionality of conducted calculations.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.