基于节点多跳特征的去匿名社会网络攻击研究

发布时间：2023-05-10 00:10

　　随着在线社会网络的迅速发展，基于商业利益和科研等目的的社会网络数据分析需求和数据发布不断增加，社会网络用户的敏感信息泄露风险也在增加，因此如何保护用户的敏感信息成为人们关注的重点。早期用简单匿名的方法进行隐私保护，随着对隐私保护问题的深入研究，目前隐私保护的方法主要有：k-匿名方法、基于聚类的泛化方法、图随机化方法。这些隐私保护方法对于用户隐私起到一定的保护作用，但是仍然存在着一定的局限性。当攻击者根据自身拥有的不同类型的背景知识进行隐私攻击的时候，产生了不同类型的结构化攻击方式，而这其中以辅助图作为背景知识的去匿名攻击是能够用在真实网络数据上的攻击方式。 本文在图挖掘相关研究技术和去匿名社会网络攻击的基础上，提出了基于节点n-跳邻居特征的结构化攻击方式n-hop NeighFNR。该方法是利用节点的n-跳邻居特征从节点的多维特征获取节点的信息，从匿名图的结构出发，利用辅助图的背景知识，实现匿名图中节点的重新识别的一种结构化攻击方法。在节点对的匹配过程中，使用了基于模拟退火的加权图匹配算法，得到辅助图与匿名图之间的最佳匹配结果，从而达到重新识别匿名图节点的目的。在真实社会网络数据集ka...

【文章页数】：42 页

【学位级别】：硕士

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摘要
Abstract
目录
第一章 绪论
    1.1 社会网络概述
    1.2 研究背景及意义
    1.3 本文的研究内容
第二章 社会网络数据的隐私保护和隐私攻击
    2.1 隐私攻击
        2.1.1 主动攻击和被动攻击
        2.1.2 结构化攻击
        2.1.3 去匿名攻击
    2.2 隐私保护方法
        2.2.1 简单匿名方法
        2.2.2 k-匿名方法
        2.2.3 基于聚类的泛化方法
        2.2.4 图随机化方法
第三章 基于 n-跳邻居特征的节点特征识别算法
    3.1 基于邻居相似性的节点识别算法
    3.2 节点特征
        3.2.1 n-跳邻居特征
        3.2.2 不同节点特征与节点区分度对比
    3.3 基于 n-跳邻居特征的节点识别算法
        3.3.1 模拟退火算法
        3.3.2 基于 n-跳邻居特征的节点识别算法-n-hop NeighFNR 算法
第四章 实验
    4.1 简单匿名图中的节点识别
    4.2 随机扰动匿名图中的节点识别
    4.3 不同节点特征的节点识别
    4.4 算法的复杂性分析
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
致谢
在学期间公开发表论文及著作情况



本文编号：3812651