基于K-同構(gòu)算法的社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護研究.pdf

1、隨著Web2.0的快速發(fā)展和3G網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的普及，手機上網(wǎng)用戶數(shù)量的增加，社交類型的網(wǎng)站迎來了快速發(fā)展的最佳時期，比如朋友網(wǎng)、SNS、微博客等。在這些社交網(wǎng)站上注冊的用戶數(shù)量非常多，且用戶的自主性、互動性更高，用戶就會自然地成為信息的制作者、傳播者或者共享者，社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)就會非常龐大。由于科學研究與實際應(yīng)用的需要，數(shù)據(jù)擁有者需要將社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行公開發(fā)布。另外，社交類型網(wǎng)站大量創(chuàng)建并營造一個非常有應(yīng)用價值的市場環(huán)境，很多基于社會網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計分

2、析的技術(shù)方法被開發(fā)研究并在商業(yè)領(lǐng)域產(chǎn)生了廣泛的應(yīng)用，出現(xiàn)新式社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)并產(chǎn)生了經(jīng)濟價值。但如果不合理地使用這些數(shù)據(jù)，會對用戶的隱私和信息安全構(gòu)成威脅。
　　傳統(tǒng)的隱私保護技術(shù)不能直接應(yīng)用于維度更高的社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，且其本身就具有復(fù)雜性，同時也缺少相應(yīng)的隱私保護方法，導(dǎo)致用戶的隱私信息泄漏。而數(shù)據(jù)發(fā)布者要保證擬發(fā)布的數(shù)據(jù)不能泄露個人的重要敏感信息，發(fā)布者必須對待發(fā)布的數(shù)據(jù)進行匿名化處理。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的相關(guān)圖理論與方法被用來表示

3、社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，提出一種基于k-同構(gòu)算法優(yōu)化改進的社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護方法，通過對原始圖數(shù)據(jù)進行有效劃分為k個子圖，同時為降低匿名成本，增加與刪除邊數(shù)量近似相等，保證發(fā)布的圖數(shù)據(jù)是k-同構(gòu)的，使得攻擊者不能利用背景知識發(fā)動結(jié)構(gòu)化攻擊。針對動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)布中泄露個人的隱私信息問題，同時對于攻擊者的多重聯(lián)結(jié)結(jié)構(gòu)化攻擊，采用動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護方法，在每次發(fā)布時采用k-同構(gòu)算法把原始圖有效劃分為k個同構(gòu)子圖，然后對節(jié)點ID泛化，阻止節(jié)點增加或刪

4、除時攻擊者結(jié)合多重發(fā)布間的關(guān)聯(lián)識別用戶的隱私信息。
　　算法主要分為兩部分，第一部分得到k-同構(gòu)匿名的社會網(wǎng)絡(luò)，即 k個同構(gòu)子圖彼此間是同構(gòu)的；第二部分對動態(tài)社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的ID進行泛化。對于非動態(tài)的社會網(wǎng)絡(luò)，直接進行k-同構(gòu)處理；對于動態(tài)的社會網(wǎng)絡(luò)，首先進行k-同構(gòu)處理，然后對節(jié)點 ID進行泛化，再發(fā)布匿名社會網(wǎng)絡(luò)。最后，對提出改進的優(yōu)化算法進行性能測試，采用真實數(shù)據(jù)集進行實驗。結(jié)果表明優(yōu)化的k-同構(gòu)算法是相對高效的，比原有算法