防止圖結構攻擊的社會網絡隱私保護技術研究.pdf

1、隨著互聯網與信息化技術的迅速發(fā)展，社會網絡已逐漸引起人們的高度注意。通過對社會網絡的研究，人們可以理解社會現象，預測人類行為，為社會結構的分析提供了極大地便利。但隨著對社會網絡研究給人們帶來便利的同時，越來越多的社會網絡數據被發(fā)布到網絡上，這其中可能包含人們的一些隱私信息，攻擊者可以利用他們現有的背景知識，竊取網絡上個人的隱私資料，從而導致用戶隱私信息的泄露。所以在利用社會網絡進行分析的同時，保護用戶隱私不被泄露成為了人們越來越關注的問

2、題。
　　目前，基于社會網絡的隱私保護方法，主要分為兩大類:一類是基于聚類的社會網絡隱私保護方法;另一類是圖修改的社會網絡隱私保護方法。這兩類方法中對攻擊者的背景知識進行了假設，可以歸納為以下幾種:識別頂點屬性、頂點度、鏈接關系、鄰居結構、嵌入子圖。而目前還沒有對攻擊者同時具有頂點度和邊上權值的背景知識進行研究?；诖耍疚募僭O攻擊者同時具有頂點度和邊上權值的背景知識，對社會網絡數據的隱私保護問題進行了重點研究。
　　首先，

3、本文根據社會網絡具有“小世界”現象和冪律分布現象的特點，對社會網絡中相似的頂點進行聚類。對相似頂點聚類之后，可以使得接下來的匿名操作對原圖的修改大大降低。對于相似頂點的判斷，本文給出了頂點的匿名信息缺失度量方法。利用該方法判斷兩個頂點之間的相似程度，由用戶定義每個聚類中所包含的最少頂點數K，取相似程度最近的K個頂點組成一個聚類。然后，針對聚類中各頂點的度和邊的權值信息進行匿名，以滿足社會網絡圖K-匿名的要求。由于聚類中各頂點的度以及邊上

4、的權值有一定的差異，匿名時為了保證盡可能少的信息缺失，要盡量小的修改原圖信息。本文提出了一種等值邊匹配的方法，通過對聚類中相等邊建立匹配關系，在匿名時對于匹配數量多的邊盡量不進行修改，從而有效降低匿名帶來的信息缺失。對頂點度的匿名主要通過添加邊的操作，對邊上的權值匿名主要通過修改原邊上的權值和賦予新邊的權值。最后，在基于真實數據集上的大量實驗測試結果中，表明了本文提出的社會網絡隱私保護方法不僅有效的降低了匿名信息缺失，而且能夠有效地保護