Resumen

Una red social en lnea (OSN) es una plataforma que hace que la gente se comunique con sus amigos, comparta mensajes, acelere los negocios y mejore el trabajo en equipo. En la OSN, los problemas de privacidad son cada vez ms preocupantes, especialmente en las filtraciones de mensajes privados en el boca a boca. La privacidad de un usuario puede ser filtrada por conocidos sin su consentimiento. En este artculo se disea un sistema integrado para evitar esta filtracin ilegal de la privacidad. En concreto, slo utilizamos el mtodo del modelo vectorial espacial para determinar si el mensaje privado del usuario se ha filtrado realmente. Se utilizan tcnicas de trampas canarias para detectar a los filtradores. A continuacin, definimos un mecanismo de grado de confianza para evaluar la fiabilidad de un comunicador de forma dinmica. Por ltimo, establecemos un nuevo sistema de publicacin de mensajes para determinar quin puede obtener el mensaje del publicador. Para comprobar la eficacia del sistema de publicacin de mensajes propuesto, se ofrece un anlisis del rendimiento de la confidencialidad. De este modo, un usuario de redes sociales puede comprobar si otros usuarios son dignos de confianza antes de enviar sus mensajes privados.

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Red social; Problemas de privacidad; Fugas de mensajes; Modelo de vector espacial; Mecanismo de grado de confianza; Sistema de publicación de mensajes.
• Keywords:Social network; Privacy issues; Message leaks; Space vector model; Trust degree mechanism; Message publishing system