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差分隐私下的权重社交网络隐私保护
被引量：
13
1
作者
徐花
田有亮
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期17-25,34,共10页
由于权重社交网络的复杂性和噪声随机性,传统的隐私保护方法无法兼顾社交网络中的隐私和效用需求。针对此问题,融合直方图统计和非交互式差分隐私查询模型,提出社交网络边权重直方图统计发布方法。该方法将边权重统计直方图作为查询结果...
由于权重社交网络的复杂性和噪声随机性,传统的隐私保护方法无法兼顾社交网络中的隐私和效用需求。针对此问题,融合直方图统计和非交互式差分隐私查询模型,提出社交网络边权重直方图统计发布方法。该方法将边权重统计直方图作为查询结果,并设计低敏感度的边权重拉普拉斯噪声随机扰动算法,实现社交关系的差分隐私保护。为减少噪声量,引入社区结构熵将社交网络的用户节点划分为若干子社区,提出随机扰动改进算法,以社区为单位划分社交关系并注入拉普拉斯噪声,使各个社区序列满足差分隐私,实现从社区层面保护社交关系。此外,利用一维结构熵的特性,衡量算法对权重社交网络的整体隐私保护程度。理论分析和实验结果表明:所提出的隐私保护算法对节点度识别的保护程度均高于对比算法,能够实现更好的隐私保护效果,同时,在大型社交网络中能够满足差分隐私要求,且保持较高的社交网络数据效用。
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关键词
权重社交网络
差分隐私
直方图发布
社区结构熵
边关系分组
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题名
差分隐私下的权重社交网络隐私保护
被引量：
13
1
作者
徐花
田有亮
机构
贵州大学计算机科学与技术学院
贵州省公共大数据重点实验室
贵州大学密码学与数据安全研究所
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期17-25,34,共10页
基金
国家自然科学基金(61662009,61772008)
国家自然科学基金联合基金重点支持项目(U1836205)
+2 种基金
贵州省科技重大专项计划(20183001)
贵州省科技计划(黔科合基础[2019]1098)
贵州省高层次创新型人才项目(黔科合平台人才[2020]6008)。
文摘
由于权重社交网络的复杂性和噪声随机性,传统的隐私保护方法无法兼顾社交网络中的隐私和效用需求。针对此问题,融合直方图统计和非交互式差分隐私查询模型,提出社交网络边权重直方图统计发布方法。该方法将边权重统计直方图作为查询结果,并设计低敏感度的边权重拉普拉斯噪声随机扰动算法,实现社交关系的差分隐私保护。为减少噪声量,引入社区结构熵将社交网络的用户节点划分为若干子社区,提出随机扰动改进算法,以社区为单位划分社交关系并注入拉普拉斯噪声,使各个社区序列满足差分隐私,实现从社区层面保护社交关系。此外,利用一维结构熵的特性,衡量算法对权重社交网络的整体隐私保护程度。理论分析和实验结果表明:所提出的隐私保护算法对节点度识别的保护程度均高于对比算法,能够实现更好的隐私保护效果,同时,在大型社交网络中能够满足差分隐私要求,且保持较高的社交网络数据效用。
关键词
权重社交网络
差分隐私
直方图发布
社区结构熵
边关系分组
Keywords
weighted social network
differential privacy
histogram release
community structure entropy
edge relation grouping
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
差分隐私下的权重社交网络隐私保护
徐花
田有亮
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
13
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