本文選題：社會網(wǎng)絡(luò) + 隱私保護(hù)��； 參考：《計算機(jī)應(yīng)用研究》2015年10期

【摘要】：現(xiàn)有的社會網(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),忽略了用戶之間對隱私保護(hù)的需求存在差別。針對這一問題,提出個性化隱私保護(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)級別:首先,簡單移除原始圖節(jié)點標(biāo)簽,并為每個節(jié)點設(shè)置相應(yīng)的ID值;其次,為保護(hù)節(jié)點度信息,提出基于動態(tài)規(guī)劃思想的k-d_sub(k-degree_subset)算法;最后,為防止敏感屬性被識別將l-diversity與k-d_sub算法結(jié)合,提出k-d_l_sub(k-degree_l_subset)算法,添加最少數(shù)量的邊,降低匿名成本,并且最大化數(shù)據(jù)效用。實驗證明,提出的個性化隱私保護(hù)框架有較高的匿名質(zhì)量,能有效保護(hù)社會網(wǎng)絡(luò)中用戶的隱私。
[Abstract]:The existing social network privacy protection is usually based on all users completely consistent privacy protection, ignoring the user needs for privacy protection differences. In order to solve this problem, a personalized privacy protection framework is proposed, which extracts a subset according to the user's different privacy protection requirements, and sets three levels of privacy protection: firstly, the original map node label is simply removed. The corresponding ID value is set for each node. Secondly, in order to protect node degree information, a k-dsubsk-degreesubset algorithm based on dynamic programming is proposed. Finally, in order to prevent the sensitive attributes from being recognized, the l-diversity and k-d_sub algorithm are combined, and the k-d _ _ _ k _ _ _ Add a minimum number of edges to reduce anonymous costs and maximize data utility. Experiments show that the proposed personalized privacy protection framework has high anonymous quality and can effectively protect the privacy of users in social networks.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61163015)
【分類號】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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5 本報實習(xí)生 張月朦 本報記者 董晨;大數(shù)據(jù)時代，誰來保護(hù)我們的隱私[N];新華日報;2013年

6 本報記者 鄒大斌;隱私保護(hù),老問題再添新憂[N];計算機(jī)世界;2013年

7 本報記者 趙越;蘋果再陷“定位門”風(fēng)波 隱私保護(hù)成廠商繞不過的坎[N];通信信息報;2014年

8 記者 馬意，

本文編號：2031874