社交網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、近年來(lái),社交網(wǎng)絡(luò)的流行已深刻地改變了人們的日常生活和交流方式。然而,眾多活躍用戶在依賴一些社交應(yīng)用的同時(shí)忽視了對(duì)現(xiàn)實(shí)中重要屬性和關(guān)系等信息的隱私保護(hù),如今各種惡意攻擊和隱私泄露引發(fā)了一系列嚴(yán)重的安全威脅和社會(huì)問(wèn)題。因此,研究社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)技術(shù)顯得尤為重要。
  現(xiàn)有的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)研究大多側(cè)重如何實(shí)現(xiàn)各種基于節(jié)點(diǎn)屬性或關(guān)系圖的匿名化模型,忽略了由于匿名化而帶來(lái)巨大的信息損失及計(jì)算NP-Hard問(wèn)題,同時(shí)存在著網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)被嚴(yán)

2、重破壞的不足。此外,目前還缺乏對(duì)加權(quán)敏感邊隱私保護(hù)方法的深入討論。為此,本文改進(jìn)了現(xiàn)有k-度匿名模型,并且提出針對(duì)加權(quán)敏感邊的隱私保護(hù)方法,主要貢獻(xiàn)如下:
  (1)針對(duì)無(wú)權(quán)無(wú)向網(wǎng)絡(luò)提出一種保持網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的 k-度匿名隱私保護(hù)模型SimilarGraph,運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法對(duì)節(jié)點(diǎn)度序列進(jìn)行最優(yōu)簇劃分,然后采用移動(dòng)邊操作方式重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)基于圖的k-度匿名化,該模型區(qū)別于傳統(tǒng)的數(shù)值擾亂或圖修改方法,其優(yōu)勢(shì)在于既不增加網(wǎng)絡(luò)邊數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù),

3、也不破壞網(wǎng)絡(luò)原有連通性和關(guān)系結(jié)構(gòu),克服現(xiàn)有社交網(wǎng)絡(luò)的匿名化模型存在信息損失量巨大、網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)改變嚴(yán)重等問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,SimilarGraph匿名化方法不僅能有效提高網(wǎng)絡(luò)抵御度屬性攻擊的能力,并且還能保持網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,同時(shí)具有較理想的信息損失代價(jià)。
  (2)提出一種針對(duì)加權(quán)敏感邊的隱私保護(hù)方法,該方法以邊介數(shù)為網(wǎng)絡(luò)重要性評(píng)價(jià)手段來(lái)區(qū)分敏感邊與非敏感邊,并通過(guò)添加偽邊和邊權(quán)重?cái)_動(dòng)相結(jié)合方式實(shí)現(xiàn)對(duì)重要加權(quán)敏感邊的隱私保護(hù),以解

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