基于k-subgraph算法的社交网络隐私保护研究

发布时间：2017-10-11 22:29

  本文关键词：基于k-subgraph算法的社交网络隐私保护研究

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【摘要】：针对社交网络隐私保护问题,本文提出一种新的隐私保护方法——k-subgraph划分算法,它通过对社交网络进行分割,通过泛化顶点标签和扰乱图的结构特征,来对社交网络进行匿名化处理,拟达到隐私保护的目的。仿真实验表明,该方法可以有效的保护社交网络中个体的隐私信息,同时保证了社交网络中匿名数据的可用性。
【作者单位】： 黄淮学院信息工程学院;
【关键词】： 社交网络 隐私保护 泛化 数据发布 信息损失
【基金】：河南省科技攻关项目(No.122102210510) 河南省教育厅科技攻关项目(No.13A520786)
【分类号】：TP393.08
【正文快照】： 0引言在信息数据中往往包含一些数据所有者的敏感信息,这些信息易被攻击者获取。为了保护数据所有者的隐私,在社交网络数据发布之前要进行必要的敏感信息的属性处理。依赖数据的特征和对数据中的隐私保护及可用性方面的要求,需要对数据中敏感信息的属性进行修改或删除,确保数

【参考文献】

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本文编号：1015127