發(fā)布時間：2018-05-19 11:49

  本文選題：差分隱私保護 + 社交網(wǎng)絡　； 參考：《同濟大學學報(自然科學版)》2017年08期

【摘要】：社交網(wǎng)絡在幫助人們建立社會性網(wǎng)絡應用服務的同時,收集了大量的用戶資料和敏感數(shù)據(jù),通過分析這些數(shù)據(jù)可能泄露潛在的隱私信息.目前差分隱私保護模型對隱私泄露風險給出了嚴謹、定量化的表示和證明,極大地保證了數(shù)據(jù)的可用性.設計了一個滿足差分隱私保護的社交網(wǎng)絡發(fā)布圖生成模型,首先通過圖模型表示社交網(wǎng)絡結構,并將原圖按照節(jié)點特征分類為多個子圖;然后利用四叉樹方法對子圖的密集區(qū)域進行劃分,在樹的葉子節(jié)點添加滿足差分隱私保護的噪聲;通過子圖重構的方式,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)計分析方法,實驗驗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】： 同濟大學電子與信息工程學院;
【基金】：國家“八六三”高技術研究發(fā)展計劃(2015IM030300) 上海市科技創(chuàng)新計劃(15DZ1101202) 上海市科委項目(14JC1405800) 同濟大學中央高�；究蒲袠I(yè)務費
【分類號】：TP309;TP393.09

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本文編號：1909981