基于k-同构和局部随机化的隐私保护方法

发布时间：2018-05-26 23:07

  本文选题：社会网络 + 隐私保护　； 参考：《广西师范大学学报(自然科学版)》2016年04期

【摘要】：在社会网络数据被大量收集和发布的过程中存在隐私信息泄露的情况,社会网络隐私保护问题引起了人们的关注。本文针对单一方式的社会网络隐私保护方法中数据损失程度较大及数据可用性较低等方面问题,优化了k-同构算法和随机化算法,设计基于k-同构和局部随机化的隐私保护方法。实验结果表明:本文方法可以有效减少信息损失,保护用户隐私信息,对于衡量图谱中的调和平均最短距离、子图中心度2个方面均有较好效果,提高了发布数据可用性,可以抵御图结构信息背景知识再识别攻击。
[Abstract]:In the process of social network data being collected and published, privacy information is leaked in the process of mass collection and publication. The problem of social network privacy protection has attracted people's attention. This paper optimizes the k- isomorphic algorithm and the following problems in the single way of social network privacy protection methods, such as the large amount of data loss and the low availability of data. This method is based on k- isomorphism and local randomization. The experimental results show that this method can effectively reduce the information loss and protect the user's privacy information. It has a good effect on the measurement of the harmonic average shortest distance in the map and the center degree of the sub map in 2 aspects. It improves the availability of the data and can resist the map. The structure information background knowledge recognizes the attack again.
【作者单位】： 广西民族大学信息科学与工程学院;广西民族大学东盟研究中心(广西科学实验中心);
【基金】：广西高等学校优秀中青年骨干教师培养工程资助项目(桂教人[2013]16号) 国家自然科学基金资助项目(61462009) 广西民族大学中国-东盟研究中心(广西科学实验中心)开放课题资助项目(TD201404)
【分类号】：TP309

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本文编号：1939311