基于k-同构和局部随机化的隐私保护方法

摘要：

在社会网络数据被大量收集和发布的过程中存在隐私信息泄露的情况,社会网络隐私保护问题引起了人们的关注.本文针对单一方式的社会网络隐私保护方法中数据损失程度较大及数据可用性较低等方面问题,优化了k-同构算法和随机化算法,设计基于k-同构和局部随机化的隐私保护方法.实验结果表明:本文方法可以有效减少信息损失,保护用户隐私信息,对于衡量图谱中的调和平均最短距离、子图中心度2个方面均有较好效果,提高了发布数据可用性,可以抵御图结构信息背景知识再识别攻击.

关键词：社会网络、隐私保护、结构信息、k-同构、随机化

所属期刊栏目：34

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西高等学校优秀中青年骨干教师培养工程资助项目桂教人[2013]16号;国家自然科学基金资助项目61462009;广西民族大学中国一东盟研究中心广西科学实验中心开放课题资助项目TD201404

在线出版日期：2017-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1-8