针对社交网络边权重的差分隐私保护

摘要：

针对社交网络边权重隐私保护中的弱保护和最短路径不可分析问题,提出一种满足差分隐私保护模型的边权重保护策略.将社交网络划分为全次图、缺次图、零次图,设计扰动方案及查询函数,对不同图进行查询获取其边权重并按扰动方案对不同的边权重添加不同的Laplace噪声,实现抵御攻击者拥有最大背景知识的攻击的边权重隐私保护,保证一组节点的最短路径不变,且其长度与原路径长度相近.该策略有强保护性及最短路径可分析性,从理论上验证了算法的可行性,通过实验验证了算法的正确性.

关键词：社交网络、边权重、隐私保护、差分隐私、数据挖掘

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48