Forscher der North Carolina State University und des Army Research Office haben ein neues Modell dafür demonstriert, wie sich konkurrierende Informationen in sozialen Online-Netzwerken und im Internet der Dinge verbreiten. Die Ergebnisse könnten genutzt werden, um genaue Informationen schneller zu verbreiten und falsche Informationen über alles von der Computersicherheit bis zur öffentlichen Gesundheit zu ersetzen.
„Ob im IoT oder in sozialen Netzwerken, es gibt viele Umstände, in denen alte Informationen im Umlauf sind und Probleme verursachen können – seien es alte Sicherheitsdaten oder ein irreführendes Gerücht, sagt Wenye Wang, Co-Autor eines Artikels über die Arbeit und Professor für Elektro- und Computertechnik an der NC-Zustand.
„Unsere Arbeit hier umfasst ein neues Modell und eine damit verbundene Analyse, wie neue Daten alte Daten in diesen Netzwerken verdrängen können.“
„Letztendlich kann unsere Arbeit genutzt werden, um die besten Orte für die Einspeisung neuer Daten in ein Netzwerk zu ermitteln, damit die alten Daten schneller entfernt werden können“, sagt Jie Wang, Postdoktorand bei NC-Zustand und Erstautor der Arbeit.
Spielt die Netzwerkgröße eine Rolle?
In ihren Krepppapier, zeigen die Forscher, dass die Größe eines Netzwerks eine erhebliche Rolle dabei spielt, wie schnell „gute“ Informationen „schlechte“ Informationen verdrängen können. Allerdings ist ein großes Netzwerk nicht unbedingt besser oder schlechter als ein kleines. Stattdessen wird die Geschwindigkeit, mit der gute Daten übertragen werden, in erster Linie von der Struktur des Netzwerks beeinflusst.
Ein hochgradig vernetztes Netzwerk kann neue Daten sehr schnell verbreiten. Und je größer das Netzwerk, desto schneller werden die neuen Daten übertragen.
In Netzwerken, die hauptsächlich durch eine begrenzte Anzahl von Schlüsselknoten verbunden sind, dienen diese Knoten jedoch als Engpässe. Je größer ein solches Netzwerk ist, desto langsamer werden die neuen Daten übertragen.
Die Forscher identifizierten außerdem einen Algorithmus, mit dem beurteilt werden kann, an welchem Punkt in einem Netzwerk neue Daten am schnellsten im gesamten Netzwerk verbreitet werden können.
„Praktisch gesehen könnte dies genutzt werden, um sicherzustellen, dass ein IoT-Netzwerk alte Daten so schnell wie möglich löscht und mit neuen, genauen Daten arbeitet“, sagt Wenye Wang.
„Aber diese Erkenntnisse sind auch auf soziale Online-Netzwerke anwendbar und könnten genutzt werden, um die Verbreitung genauer Informationen zu Themen zu erleichtern, die die Öffentlichkeit betreffen“, sagt Jie Wang. „Wir denken zum Beispiel, dass es zur Bekämpfung von Falschinformationen im Internet eingesetzt werden könnte.“
Quelle: https://www.helpnetsecurity.com/2020/04/01/purge-old-network-data/
