社會(huì)網(wǎng)絡(luò)個(gè)性化隱私保護(hù)技術(shù)研究.pdf

1、如今，隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)快速發(fā)展，海量的虛擬社交網(wǎng)絡(luò)站點(diǎn)快速流行于人們生活中的各個(gè)領(lǐng)域之中，得到大眾的喜愛與應(yīng)用，例如：Facebook，Myspace，Twitter，Linkedin等是目前社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)和web2.0的風(fēng)向標(biāo)。由于大量在線社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的建立和使用，越來越多的人們參加到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中。由于科學(xué)研究和實(shí)際應(yīng)用的需要，數(shù)據(jù)擁有者會(huì)將社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行公開發(fā)布，而這些社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生了大量的個(gè)人數(shù)據(jù)信息，其中一些信息是用戶不愿透露的，即社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

2、中的隱私。各類社交網(wǎng)絡(luò)分析方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)被應(yīng)用，導(dǎo)致某些社交網(wǎng)絡(luò)中某些個(gè)體認(rèn)為隱私的數(shù)據(jù)信息也被公開，對(duì)其隱私造成侵害。因此，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)是當(dāng)務(wù)之急。
　　現(xiàn)有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)通常是基于所有用戶完全一致的隱私保護(hù)，忽略了用戶之間對(duì)隱私保護(hù)的需求存在差別和攻擊者擁有的背景知識(shí)多樣性。針對(duì)這一問題，提出個(gè)性化隱私保護(hù)框架，根據(jù)用戶不同隱私保護(hù)需求提取部分子集，共設(shè)置三種隱私保護(hù)級(jí)別：首先，簡單移除節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽；其次，為保護(hù)節(jié)點(diǎn)

3、度信息，提出基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想的k-d_sub(k-degree_subset)算法，該算法確保在此子集內(nèi)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的度至少存在k-1個(gè)其他節(jié)點(diǎn)的度與之相等；最后，為防止敏感屬性被識(shí)別將l-diversity與k-d_sub算法結(jié)合，提出k-d_l_sub(k-degree_l_subset)算法，該算法確保此子集內(nèi)每個(gè)節(jié)點(diǎn)滿足k-度匿名并且確保在同一匿名組中節(jié)點(diǎn)的敏感屬性種類至少存在 l種。最后，基于以上個(gè)性化隱私保護(hù)框架，針對(duì)目前社會(huì)

4、網(wǎng)絡(luò)鄰域隱私保護(hù)相關(guān)研究并沒有考慮對(duì)于子集的保護(hù)，并且鄰域子集中的特定屬性分布情況也會(huì)造成個(gè)體隱私泄露這一問題，提出了一種新的(θ, k)-匿名模型。基于k-同構(gòu)思想，利用鄰域組件編碼技術(shù)和節(jié)點(diǎn)精煉方法處理候選集中的節(jié)點(diǎn)及其鄰域子集信息，完成同構(gòu)操作，其中考慮特定敏感屬性分布問題，最終滿足鄰域子集中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)都存在至少 k-1個(gè)節(jié)點(diǎn)與其鄰域同構(gòu)，同時(shí)要求每個(gè)節(jié)點(diǎn)的屬性分布在鄰域子集內(nèi)和在整個(gè)子集的差值不大于θ。
　　本文通過大量不