防止圖結(jié)構(gòu)攻擊的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息化技術(shù)的迅速發(fā)展，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)已逐漸引起人們的高度注意。通過(guò)對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的研究，人們可以理解社會(huì)現(xiàn)象，預(yù)測(cè)人類(lèi)行為，為社會(huì)結(jié)構(gòu)的分析提供了極大地便利。但隨著對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究給人們帶來(lái)便利的同時(shí)，越來(lái)越多的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)被發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)上，這其中可能包含人們的一些隱私信息，攻擊者可以利用他們現(xiàn)有的背景知識(shí)，竊取網(wǎng)絡(luò)上個(gè)人的隱私資料，從而導(dǎo)致用戶隱私信息的泄露。所以在利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析的同時(shí)，保護(hù)用戶隱私不被泄露成為了人們?cè)絹?lái)越關(guān)注的問(wèn)

2、題。
　　目前，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)方法，主要分為兩大類(lèi):一類(lèi)是基于聚類(lèi)的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)方法;另一類(lèi)是圖修改的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)方法。這兩類(lèi)方法中對(duì)攻擊者的背景知識(shí)進(jìn)行了假設(shè)，可以歸納為以下幾種:識(shí)別頂點(diǎn)屬性、頂點(diǎn)度、鏈接關(guān)系、鄰居結(jié)構(gòu)、嵌入子圖。而目前還沒(méi)有對(duì)攻擊者同時(shí)具有頂點(diǎn)度和邊上權(quán)值的背景知識(shí)進(jìn)行研究?；诖?，本文假設(shè)攻擊者同時(shí)具有頂點(diǎn)度和邊上權(quán)值的背景知識(shí)，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)問(wèn)題進(jìn)行了重點(diǎn)研究。
　　首先，

3、本文根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有“小世界”現(xiàn)象和冪律分布現(xiàn)象的特點(diǎn)，對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中相似的頂點(diǎn)進(jìn)行聚類(lèi)。對(duì)相似頂點(diǎn)聚類(lèi)之后，可以使得接下來(lái)的匿名操作對(duì)原圖的修改大大降低。對(duì)于相似頂點(diǎn)的判斷，本文給出了頂點(diǎn)的匿名信息缺失度量方法。利用該方法判斷兩個(gè)頂點(diǎn)之間的相似程度，由用戶定義每個(gè)聚類(lèi)中所包含的最少頂點(diǎn)數(shù)K，取相似程度最近的K個(gè)頂點(diǎn)組成一個(gè)聚類(lèi)。然后，針對(duì)聚類(lèi)中各頂點(diǎn)的度和邊的權(quán)值信息進(jìn)行匿名，以滿足社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖K-匿名的要求。由于聚類(lèi)中各頂點(diǎn)的度以及邊上

4、的權(quán)值有一定的差異，匿名時(shí)為了保證盡可能少的信息缺失，要盡量小的修改原圖信息。本文提出了一種等值邊匹配的方法，通過(guò)對(duì)聚類(lèi)中相等邊建立匹配關(guān)系，在匿名時(shí)對(duì)于匹配數(shù)量多的邊盡量不進(jìn)行修改，從而有效降低匿名帶來(lái)的信息缺失。對(duì)頂點(diǎn)度的匿名主要通過(guò)添加邊的操作，對(duì)邊上的權(quán)值匿名主要通過(guò)修改原邊上的權(quán)值和賦予新邊的權(quán)值。最后，在基于真實(shí)數(shù)據(jù)集上的大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果中，表明了本文提出的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)方法不僅有效的降低了匿名信息缺失，而且能夠有效地保護(hù)