本文選題：差分隱私保護(hù) + 社交網(wǎng)絡(luò)　； 參考：《同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年08期

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)在幫助人們建立社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用服務(wù)的同時(shí),收集了大量的用戶資料和敏感數(shù)據(jù),通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)可能泄露潛在的隱私信息.目前差分隱私保護(hù)模型對(duì)隱私泄露風(fēng)險(xiǎn)給出了嚴(yán)謹(jǐn)、定量化的表示和證明,極大地保證了數(shù)據(jù)的可用性.設(shè)計(jì)了一個(gè)滿足差分隱私保護(hù)的社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)布圖生成模型,首先通過(guò)圖模型表示社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),并將原圖按照節(jié)點(diǎn)特征分類為多個(gè)子圖;然后利用四叉樹方法對(duì)子圖的密集區(qū)域進(jìn)行劃分,在樹的葉子節(jié)點(diǎn)添加滿足差分隱私保護(hù)的噪聲;通過(guò)子圖重構(gòu)的方式,生成待發(fā)布圖.最后,利用度分布、最短路徑、聚類系數(shù)等統(tǒng)計(jì)分析方法,實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的可行性和有用性.
[Abstract]:Social network not only helps people to build social network application service, but also collects a large amount of user information and sensitive data, which may reveal potential privacy information by analyzing these data. At present, the differential privacy protection model gives a rigorous, quantitative representation and proof to the risk of privacy disclosure, which greatly ensures the availability of data. In this paper, a social network publishing graph generation model satisfying differential privacy protection is designed. Firstly, the social network structure is represented by the graph model, and the original graph is classified into several sub-graphs according to the node characteristics. Then using the quadtree method to divide the dense area of the subgraph, add the noise satisfying the difference privacy protection in the leaf node of the tree, and generate the image to be published by the way of reconstruction of the subgraph. Finally, the feasibility and usefulness of the model are verified by using statistical analysis methods such as degree distribution, shortest path, clustering coefficient and so on.
【作者單位】： 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家“八六三”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃(2015IM030300) 上海市科技創(chuàng)新計(jì)劃(15DZ1101202) 上海市科委項(xiàng)目(14JC1405800) 同濟(jì)大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)
【分類號(hào)】：TP309;TP393.09

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本文編號(hào)：1909981