Details

Целью работы является автоматизация оценки риска деанонимизации пользователей с использованием метрик вероятности и машинного обучения. Предметом исследования является метод оценки уязвимостей записей журналов веб-сервера к деанонимизации через корреляцию данных с открытыми источниками. Задачи, решаемые в ходе исследования: 1. Исследовать методы деанонимизации пользователей через сопоставление данных их активности с данными из открытых источников. 2. Разработать метрики количественной оценки риска деанонимизации пользователей на основе корреляции данных из журналов веб-сервера и открытых данных. 3. Реализовать систему оценки рисков деанонимизации пользователей в реальном времени. Оценить применимость разработанной системы к различным веб-приложениям. В ходе работы была исследована проблема анонимности пользователей сети Интернет при использовании современных веб-приложений. Разработаны метрики вероятности реализации угроз деанонимизации по записям журналов веб-серверов. Реализована система, оценивающая риск деанонимизации пользователей в реальном времени и включающая в себя базы данных PostgreSQL и Redis, а также брокера сообщений RabbitMQ. Результаты могут быть использованы в дальнейших исследованиях в направлении оценки рисков деанонимизации пользователей.

The goal of the work is to automate the assessment of user deanonymization risk using probability metrics and machine learning. The subject of the study is a method for assessing vulnerabilities of web server log records to deanonymization through correlation of data with open sources. Objectives addressed during the research: 1. To investigate methods of de-anonymizing users by matching their activity data with open-source data. 2. Develop metrics to quantify the risk of user deanonymization based on correlating data from web server logs and open data. 3. Implement a real-time user de-anonymization risk assessment system. Evaluate the applicability of the developed system to various web applications. The research focused on the problem of anonymity of Internet users when using modern web applications was investigated. Metrics of probability of deanonymization threats realization by fields of web server log records were developed. A system designed to assess the risks of deanonymization of users of web systems in real time and including Postgres and Redis databases and RabbitMQ message broker is implemented. The results can be used in further research in the direction of user deanonymization risk assessment.