Analyzing Characteristic Host Access Patterns for Re-Identification of Web User Sessions

URN zum Zitieren dieses Dokuments:: urn:nbn:de:bvb:355-epub-211035
DOI zum Zitieren dieses Dokuments:: 10.5283/epub.21103

Herrmann, Dominik ; Gerber, Christoph ; Banse, Christian ; Federrath, Hannes

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Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 07 Jun 2011 05:30

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Dokumentenart:	Konferenz- oder Workshop-Beitrag (Paper)
Datum:	Oktober 2010
Institutionen:	Wirtschaftswissenschaften > Institut für Wirtschaftsinformatik > Entpflichtete oder im Ruhestand befindliche Professoren > Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik IV - Management der Informationssicherheit (Prof. Dr.-Ing. Hannes Federrath)
Dewey-Dezimal-Klassifikation:	000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke > 004 Informatik
Status:	Veröffentlicht
Begutachtet:	Ja, diese Version wurde begutachtet
An der Universität Regensburg entstanden:	Ja
Dokumenten-ID:	21103

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An attacker, who is able to observe a web user over a long period of time, learns a lot about his interests. It may be difficult to track users with regularly changing IP addresses, though. We show how patterns mined from web traffic can be used to re-identify a majority of users, i. e. link multiple sessions of them. We implement the web user re-identification attack using a Multinomial Naive ...

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