基于k-subgrap算法的社交网络隐私保护研究

发布时间：2017-08-11 18:07

  本文关键词：基于k-subgrap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,该方法可以有效地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 隐私规则 泛化 数据发布 信息损失
【基金】：河南省科技攻关项目(No.122102210510)资助 河南省教育厅科技攻关项目(No.13A520786)资助
【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敏感的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,确保数据所有者隐

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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5 杜p，

本文编号：657500