社会网络子集个性化隐私保护策略

发布时间：2018-06-17 17:29

  本文选题：社会网络 + 隐私保护　； 参考：《计算机应用研究》2015年10期

【摘要】：现有的社会网络隐私保护通常是基于所有用户完全一致的隐私保护,忽略了用户之间对隐私保护的需求存在差别。针对这一问题,提出个性化隐私保护框架,根据用户不同隐私保护需求提取部分子集,共设置三种隐私保护级别:首先,简单移除原始图节点标签,并为每个节点设置相应的ID值;其次,为保护节点度信息,提出基于动态规划思想的k-d_sub(k-degree_subset)算法;最后,为防止敏感属性被识别将l-diversity与k-d_sub算法结合,提出k-d_l_sub(k-degree_l_subset)算法,添加最少数量的边,降低匿名成本,并且最大化数据效用。实验证明,提出的个性化隐私保护框架有较高的匿名质量,能有效保护社会网络中用户的隐私。
[Abstract]:The existing social network privacy protection is usually based on all users completely consistent privacy protection, ignoring the user needs for privacy protection differences. In order to solve this problem, a personalized privacy protection framework is proposed, which extracts a subset according to the user's different privacy protection requirements, and sets three levels of privacy protection: firstly, the original map node label is simply removed. The corresponding ID value is set for each node. Secondly, in order to protect node degree information, a k-dsubsk-degreesubset algorithm based on dynamic programming is proposed. Finally, in order to prevent the sensitive attributes from being recognized, the l-diversity and k-d_sub algorithm are combined, and the k-d _ _ _ k _ _ _ Add a minimum number of edges to reduce anonymous costs and maximize data utility. Experiments show that the proposed personalized privacy protection framework has high anonymous quality and can effectively protect the privacy of users in social networks.
【作者单位】： 内蒙古科技大学信息工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61163015)
【分类号】：TP393.08

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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7 本报记者 赵越;苹果再陷“定位门”风波 隐私保护成厂商绕不过的坎[N];通信信息报;2014年

8 记者 马意，

本文编号：2031874