Mining social individuals movements and friends based on mobile devices

Trabalho de Projeto realizado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Esta tese tem como objetivo fornecer contexto a dados anonimizados através da identificação de utilizadores por informação recolhida de websites de redes sociais. Maioria das pessoas possui e utiliza diariamente um telemóvel com funcionalidades wireless. Isso permite manter registo de métricas das ligações em redes empresariais com autenticação, como tráfego na rede, endereços ip or localização, no campus de uma universidade ou local de trabalho. O constante acesso ` a internet em dispositivos m ´ oveis permite uma maior utilização de multimédia social, por parte de diferentes redes sociais e pessoas, o que pode originar a data mining de informação recuperando as atividades de utilizadores e eventos. Combinando essa informação de redes sociais e dos registos das ligações à rede Eduroam à internet é possível identificar utilizadores nos registos anónimos através da sua identificação na rede social. Os registos WiFi são anónimos para garantir a privacidade do utilizador; porém, a maior parte dos uitizadores disponibilizam involuntariamente alguma informação sua nas redes sociais, como a sua localização geográfica em determinado momento e hora, o que nos permite identificá-los nos registos. Foi desenvolvida uma aplicação que obtém actividade de utilizadores na rede social e relaciona a com os registos da rede WiFi Eduroam disponível no ISEL. A combinação das duas fontes de dados leva aos resultados apresentados neste documento, que inclui a identificação de utilizadores anónimos na rede. Os resultados finais são satisfatórios, na medida em que se conseguiu identificar um utilizador específico utilizando simplesmente a sua presença na rede e alguns eventos sociais, e de seguida com informação geográfica e ainda menos eventos sociais.

This thesis aims to provide context-awareness through identification of anonymized users in network trace records by crossing data gathered from social network websites. Most people nowadays carry a mobile device with wireless functionality. This allows recording users’ internet connection related metrics, such as incoming and outgoing traffic, IP address or location in a business wireless network that requires authentication, like university campus or company premises. Constant internet access in mobile devices grants the use of social media everyday and everywhere, from a diferente vast of social networks and users, which can lead to data mining of information such users’ activities and events. By combining information gathered from social networks and Eduroam’s access records it’s possible to identify a user’s social network identity, even while using anonymized WiFi records. The WiFi records are anonymous to ensure user privacy; however, most users leak some information by social events, such as their current geographic location, that allow us to identify them in the anonymous records. An application was developed to obtain social networks users’ activity and relate it with the WiFi connections obtained from the AP records at the Eduroam network available at ISEL. The combining of two sources of information lead to the presented results, which include identification of users on anonymized network access records. The final results were satisfactory, as a specific user could be identified using only his network presence and a few social events, and then with geographic information through AP information extrapolation and even less social events.