Paper Introduction:

An Analysis of Social
Network-Based Sybil
Defenses
Survey by: Kazuhiro Inabaこの論文について• ACM SIGCOMM Conference 2010 で発表– ネットワーク関係のトップカンファレンス

Sybil
• P2P や SNS において、多数のアカウントを作って不正なことをする行為– 例: Social Bookmark Service で狙った記事を一斉にブックマークして目立たせる– 例: Amazon review で “この記事は参考になりましたか？” を不正に増やす– 例: P2Pサービスへの攻撃

読もうと思った動機• Graph clustering / Community detection の“良さ” の評価方法について考えたい– Modularity, Conductance, Coverage, Surprise ...??

– 特定の metric が高い値を出すと、“良い”のか？

It reminds me of a PLDI’98 paper.

• 「プログラム中の変数と別の変数が、同じメモリ領域を指す可能性があるか？ 」 の推定手法– ものすごくシンプルで速く使いやすい、が– 標準的な評価法 : 検出されたmay-aliasペアの数(少ない良い) では競合手法に大差– この論文の用いた評価方法 : may-alias情報を使う最適化がコンパイラで実際に行われた回数

読もうと思った動機• Graph clustering / Community detection の“良さ” の評価方法について考えたい– Modularity, Conductance, Coverage, ...????
– 特定の metric が高い値を出すと、“良い”のか？
– Community 検出の具体的な応用を使った、勝敗のつけやすい指標による評価について調査本題: AN ANALYSIS OF SOCIAL
NETWORK-BASED SYBIL DEFENSES

概要• 「Sybil Defense の既存手法の内容は全て、実質的に、Community Detection では？」
– 実験的に、この考察を評価する– 逆に、既存の Community Detection のアルゴリズ
ムをそのまま用いて Sybil Defense してみる
– この考察に基づき、既存手法の有効性に疑問を投げかける既存手法に共通する仮定 (1)• Sybil ノードが Honest ノードと friend 関係を結ぶのは、（巧く騙す必要があり） 難しい “Attack Edge” は少ない

既存手法に共通する仮定 (2)• “Attack Edge” は少ない

• Honest ノードのなすグラフは fast-mixing(i.e., O(log|V|) ステップの乱歩で定常分布に収束)• Attack Edge が少ないため、全体では違う既存手法（として取り上げられているもの）• SybilGuard– Yu, Kaminsky, Gibbons, and Flaxman (SIGCOMM’06)• SybilLimit– Yu, Kaminsky, Gibbons, and Xiao (S&P‘08)• SybilInfer– Danezis and Mittal (NSDI’09)• SumUp– Tran, Min, Li, and Subramanian (NDSS’09)

比較対象 (1) SybilGuard• 問題： Honest ノードが friend request を他のノードから受けた。相手は Sybil か否か？

• 手法 : “RandomRoute”– 各ノードは接続するEdgeEdgeのランダムな全単射を持ち、それに従い歩く– 双方からの Θ( √|V| log|V| ) 歩のRandom Route が交差すれば Honest と見なす

比較対象 (2) SybilLimit• SybilGuard のグループの後続研究– Θ(log |V|) 歩の RandomRoute を双方から r 回– RandomRouteのTail集合の共通部分から一つedgeを選択– 各 edge につき|V|/r 回までHonest として受理

比較対象 (3) SybilInfer• ノード u から v に移る確率をPuv = min(1/deg(u), 1/deg(v))とした遷移行列で Θ(log |V|) 歩ランダム歩き• T := ランダムウォークの始点・終点ペアの集合• P(X=SetOfAllHonestNodes | T) を最大化するXをHonest ノードの集合と見なす– 焼きなまし比較対象 (4) SumUp• “Sybil Resilient” social voting service– こういう系のサービス– Sybil からの票をできるだけ数えず Honest からの票だけ数えたい

比較対象 (4) SumUp• Maxflow を計算することで集計をする– Source : trusted node(s)– Sink: 投票をした人– Source付近が混まないように容量を多少工夫

各手法の比較• 各手法は、全ノードに “Sybil 度” のランク付けをするアルゴリズムと見なすことができる– 例: SybilGuard 交差するまでのRandomRoute の長さが長い= Sybil度が高い• このランキングの様子を実験で調査する

人工データFacebookAstrophysics

Sybil 検出力の実験• 人工データ– Scale-free graph を生成 (Honest nodes)– 10% をランダムに選ぶ (Malicious nodes)– Sybil node を追加して Sybil+Malicious でグラフ生成Sybil 検出力の実験• Facebook Graph (500 node)– 10% をランダムに選ぶ (Malicious nodes)– Sybil node を追加して Sybil+Malicious でグラフ生成CD : (Local) Community Detection
による方法• 以下の論文のアルゴリズムを使用– Mislove, Viswanath, Gummadi, and Druschel,“You are who you know: inferring user profiles inonline social networks”, WSDM’10• Trusted node の単一元集合 S={v} から始めて、conductance を最小にする元をgreedyに追加– 極小になった所を v の属する community とする– 今回は、ランキングのために極小になっても止めず全ノードを処理する

SumUp との比較実験• 5000～50万 nodes• 100本のattack edge
• 縦軸は– 回収されたHonest
票 / 投票数

既存手法への疑問点• 右図のような構造のネットワークに対応できるのか？

できていないおまけ (1)
SumUp: Sybil-Resilient Online Content Voting (2009)• digg.com のクロールデータで実験• 300万ユーザー / 38000記事• SumUp を使ったシミュレーションと実際の結果が食い違った記事を手作業で検証おまけ (2)An Evaluation of Community Detection Algorithms on
Large-Scale Email Traffic (2012)• コミュニティ検出でスパムメール判定– node: メールアドレス, edge: メール– 正解は SpamAssassin によるメール本文からの判定

Coverage

Modularity

Inter-cluster
conductance

Averageconductance

おまけ (2)
An Evaluation of Community Detection Algorithms on
Large-Scale Email Traffic (2012)