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题名基于k-邻域同构的动态社会网络隐私保护方法
被引量：11
- 1
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作者
张伟
王旭然
王珏
陈云芳
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机构
南京邮电大学计算机学院
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出处
《南京邮电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2014年第5期9-16,共8页
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基金
国家自然科学基金(61272422)资助项目
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文摘
社会网络数据分析蕴藏着巨大的经济利益,但是直接研究社会网络数据可能造成用户敏感信息泄漏,对个人隐私构成威胁。目前的隐私保护技术集中于研究单次数据发布,即静态网络中的隐私保护,然而社会网络数据动态发布需要动态的隐私保护方法。文中针对攻击者拥有在不同时刻的节点1-邻域子图作为背景知识的应用场景,提出了一种基于动态社会网络的隐私保护方法,该方法利用相邻时间片网络图之间的关联关系,依据信息变化增量确定邻域同构等价组中的基准节点,并通过对下三角矩阵操作来实现等价组中节点邻域子图匿名化的持久性。实验结果表明该模型能够有效地抵制邻域攻击,保护动态社会网络发布的用户数据隐私。
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关键词
动态社会网络
隐私保护
K-匿名
邻域子图
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Keywords
dynamic social networks
privacy preservation
k-anonymity
neighborhood sub-graph
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分类号
TP393.081
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于聚类的动态社交网络隐私保护方法
被引量：12
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作者
谷勇浩
林九川
郭达
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机构
北京邮电大学计算机学院智能通信软件与多媒体北京市重点实验室
公安部第三研究所
北京邮电大学电子工程学院
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第S1期126-130,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61173017)
工业和信息化部通信软科学基金资助项目(2014-R-42
+1 种基金
2015-R-29)
信息网络安全公安部重点实验室开放课题基金资助项目(C14613)~~
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文摘
由于社交网络图结构的动态变化特性,需要采用有效的动态隐私保护方法。针对现有动态数据发布隐私保护方法中存在的攻击者背景知识单一、对图结构动态变化适应性较低等问题,提出基于聚类的动态图发布隐私保护方法。分析表明,该方法能抵御多种背景知识攻击,同时对社交网络图结构动态变化具有较好的适应性。
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关键词
动态社交网络
隐私保护
聚类
信息损失度
隐匿率
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Keywords
dynamic social networks
privacy preserving
clustering
information loss degree
anonymization rate
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于动态社会网络的敏感边的隐私保护
被引量：5
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作者
陈伟鹤
朱江
李文静
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机构
江苏大学计算机科学与通信工程学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2014年第8期186-191,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60603041)资助
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文摘
为解决动态社会网络发布中敏感边的隐私保护问题,针对攻击者将目标节点在不同时刻的节点度作为背景知识的应用场景,提出了一种新的基于动态网络的敏感边的隐私保护方法,它的思想是:首先通过k-分组和(k,Δd)-匿名发布隐私保护方法来确保目标节点不能被唯一识别,被攻击识别的概率不超过1/k;其次根据泄露概率对边进行保护,确保敏感边泄露的概率不超过用户给定参数u。理论分析和实验证明,所提出的方法可以抵御攻击者对敏感边的攻击,能有效地保护社会网络中用户的隐私信息,同时保证了动态社会网络发布的质量。
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关键词
动态社会网络
隐私保护
匿名
泄露概率
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Keywords
dynamic social networks,privacy preserving, anonymous,disclosure probability
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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