10.3778/j.issn.1002-8331.1303-0277
基于k-频繁子图聚类的二分图匿名方法
针对以二分图形式发布的社会网络隐私泄露问题,提出了一种面向敏感边识别攻击的社会网络二分图匿名方法。在已有k-安全分组的理论基础上,结合二分图的稀疏性和敏感边识别攻击形式,分别提出了正单向、逆单向以及完全(c1,c2)-安全性原则,并在此基础上,形式化地定义了一类抗敏感边识别攻击的社会网络二分图安全匿名问题;同时,还提出了一种基于k-频繁子图聚类的二分图划分算法和一种基于二分图(c1,c2)-安全性的匿名算法来保证发布二分图的安全性。实验结果表明,该算法在与已有方法相当时间开销的前提下,能产生更小的信息损失度,有效地抵制了敏感边识别攻击,实现了二分图的安全发布。
社会网络、隐私匿名、聚类、敏感边识别攻击、k-频繁子图
TP309(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金No.61073043,No.61073041;黑龙江省自然科学基金No.F200901,No.G200827;哈尔滨市科技创新人才研究专项资金No.2011RFXXG015;高等学校博士学科点专项科研基金No.20112304110011,No.20122304110012。
2013-09-06(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
18-23,37