防止边再识别攻击的分布式社会网络匿名技术

摘要：

针对具有属性信息的社会网络中链接隐私泄露问题,提出边信息k-匿名模型和分布式社会网络边信息匿名方法D-EIAM (distributed edge information anonymity method).该模型可抵御攻击者同时以链接的属性和结构信息为背景知识的关系再识别攻击.利用分布式计算模型Spark,并行生成匿名边序列;提出贪心合并伪结点算法,在根据匿名序列构造图时尽量少地添加噪声结点;给添加的边生成属性信息,满足匿名模型.实验结果表明,DEIAM方法在高效率处理大规模社会网络数据的同时,保证了发布数据的可用性.

关键词：社会网络、链接隐私、属性图、分布式、数据可用性

所属期刊栏目：40

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61562065;内蒙古自治区研究生科研创新基金项目S20171012706

在线出版日期：2020-01-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3375-3381