基于位置的社會網(wǎng)絡隱私保護關鍵技術.pdf

1、隨著無線傳感器網(wǎng)絡和定位技術的蓬勃發(fā)展，越來越多的用戶開始使用基于位置的社會網(wǎng)絡(LBSN)應用，由此產(chǎn)生了大量的LBSN數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在挖掘用戶的行為習慣、挖掘用戶之間的相似性、為用戶推薦朋友或感興趣的地點等方面，起到了重要作用。然而直接發(fā)布LBSN數(shù)據(jù)會給用戶帶來隱私泄露問題，當前還沒有針對LBSN數(shù)據(jù)的匿名方法，因此本文重點研究面向LBSN數(shù)據(jù)的隱私保護技術。
　　目前雖然存在大量的社會網(wǎng)絡隱私保護技術和位置匿名技術，但是這

2、些技術都不適用于LBSN數(shù)據(jù)。LBSN數(shù)據(jù)既包含了社會網(wǎng)絡中的用戶關系，又包含了用戶與位置之間的關系，使得LBSN數(shù)據(jù)的匿名技術更具有挑戰(zhàn)性。
　　本文首先對社會網(wǎng)絡隱私保護技術和位置匿名技術進行了系統(tǒng)綜述，針對攻擊者可能得到的不同背景知識，提出了兩種LBSN圖上的兩種不同的隱私泄露問題，包括結點身份泄露和敏感關系泄露問題，和用戶結點rank序列導致的結點身份泄露問題。
　　為了解決結點身份泄露和敏感關系泄露問題，本文提出了

3、k-連接安全分組匿名模型，并分別提出了k-LSG算法和k-ILSG算法實現(xiàn)該匿名模型。k-LSG算法先對位置結點直接進行k-安全分組，然后處理分組中產(chǎn)生的外連分組和內(nèi)連分組，使它們都滿足k-連接安全分組條件。進而提出了支持高可用性的k-ILSG算法，以提高匿名數(shù)據(jù)可用性。其次，為了解決LBSN圖中用戶結點的rank序列導致的結點身份泄露問題，本文提出了LBSN圖的k-rank匿名模型，并提出了啟發(fā)式算法RA來得到LBSN圖的匿名rank