【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及社交網(wǎng)站的迅速發(fā)展,例如Facebook、Twitter、人人網(wǎng)等,通過(guò)社交網(wǎng)站進(jìn)行交友、聯(lián)系和互動(dòng)的用戶群體數(shù)量迅速增加。為了挖掘社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的科研和商業(yè)價(jià)值,越來(lái)越多的研究學(xué)者和開(kāi)發(fā)人員將其科學(xué)研究和應(yīng)用開(kāi)發(fā)的注意力集中到社會(huì)網(wǎng)絡(luò)這種虛擬世界當(dāng)中,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析已經(jīng)成為社會(huì)學(xué)、地理學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、信息學(xué)等諸多學(xué)科的研究熱點(diǎn)�；谏鐣�(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘和分析潛在模式比傳統(tǒng)關(guān)系數(shù)據(jù)更加科學(xué)、效果更好,然而,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中包含敏感隱私信息,因此在數(shù)據(jù)發(fā)布和共享過(guò)程中需要對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的隱私信息進(jìn)行保護(hù)。在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中,隱私信息類型更加廣泛,隱私泄露方式呈現(xiàn)多樣性,使得防止社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的隱私泄露具有很大挑戰(zhàn)。保護(hù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私是數(shù)據(jù)隱私保護(hù)領(lǐng)域亟待解決的熱點(diǎn)問(wèn)題,需要針對(duì)不同的隱私信息類型和泄露方式來(lái)研究相應(yīng)的保護(hù)技術(shù)。具體的,本文對(duì)多種社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了深入研究,包括保護(hù)結(jié)點(diǎn)身份、敏感關(guān)系、敏感屬性值等多種隱私信息,保持匿名圖的數(shù)據(jù)可用性,本文貢獻(xiàn)主要包括以下幾個(gè)方面：(1)在結(jié)點(diǎn)隱私保護(hù)方面,研究了攻擊者將加權(quán)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖中的邊權(quán)重作為背景知識(shí)來(lái)發(fā)動(dòng)結(jié)點(diǎn)識(shí)別攻擊、從而導(dǎo)致結(jié)點(diǎn)隱私泄露的問(wèn)題。提出加權(quán)圖結(jié)點(diǎn)隱私保護(hù)模型來(lái)防止基于邊權(quán)重的結(jié)點(diǎn)識(shí)別攻擊,并設(shè)計(jì)了泛化匿名方法(記作GA)來(lái)實(shí)現(xiàn)加權(quán)圖結(jié)點(diǎn)隱私保護(hù)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,提出的加權(quán)圖結(jié)點(diǎn)隱私保護(hù)模型可以有效地防范針對(duì)加權(quán)圖的結(jié)點(diǎn)識(shí)別攻擊,同時(shí)基于匿名圖進(jìn)行采樣可以無(wú)偏地恢復(fù)原圖結(jié)構(gòu)性質(zhì)。(2)在敏感關(guān)系隱私保護(hù)方面,攻擊者可以采用鏈接推演技術(shù)來(lái)識(shí)別敏感關(guān)系,研究了如何阻止鏈接推演攻擊導(dǎo)致的敏感關(guān)系隱私泄露。定義了兩種鏈接推演攻擊,單步鏈接推演攻擊和級(jí)聯(lián)鏈接推演攻擊。為了阻止鏈接推演攻擊,提出了一種基于鏈接世系溯源的防推演機(jī)制來(lái)切斷敏感鏈接的推演路徑,并設(shè)計(jì)了防推演算法,在保護(hù)敏感關(guān)系的同時(shí)保持了圖數(shù)據(jù)可用性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,敏感鏈接防推演機(jī)制可以有效地保護(hù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的敏感關(guān)系隱私,并保持了發(fā)布圖數(shù)據(jù)的高可用性。(3)在敏感屬性值隱私保護(hù)方面,考慮了復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)結(jié)點(diǎn)包含與之相關(guān)的個(gè)人信息的情況,研究如何防御社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)人信息隱私泄露。針對(duì)此問(wèn)題,設(shè)計(jì)了k-混淆(k-obfuscation)模型來(lái)保護(hù)個(gè)人信息隱私,并提出一種安全結(jié)點(diǎn)-個(gè)人信息映射機(jī)制,記作k-映射(k-mapping)。同時(shí),設(shè)計(jì)了優(yōu)化技術(shù)來(lái)提高k-映射的執(zhí)行效率和數(shù)據(jù)可用性。通過(guò)實(shí)驗(yàn)證明,提出的k-映射方法在保護(hù)個(gè)人信息隱私的同時(shí),降低了匿名過(guò)程所導(dǎo)致的個(gè)人信息損失、相近信息損失,使得匿名圖數(shù)據(jù)具有高查詢準(zhǔn)確度。(4)在保持圖數(shù)據(jù)可用性方面,研究了如何在圖匿名過(guò)程中保持結(jié)點(diǎn)間的可達(dá)性。提出了可達(dá)性保持圖匿名化算法(簡(jiǎn)稱RPA算法),RPA算法的基本思想是將結(jié)點(diǎn)進(jìn)行分組并采取貪心策略進(jìn)行匿名,從而減少匿名過(guò)程中的可達(dá)性信息損失。為了提高RPA算法的執(zhí)行效率,首先提出采用可達(dá)區(qū)間來(lái)高效地評(píng)估邊添加操作所導(dǎo)致的匿名損失；其次,通過(guò)構(gòu)建候選鄰居索引,加速了RPA對(duì)每個(gè)結(jié)點(diǎn)的匿名過(guò)程。通過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)分析,表明RPA算法生成的匿名圖保持了結(jié)點(diǎn)間可達(dá)性,使得匿名圖在可達(dá)性查詢方面具有很好的數(shù)據(jù)可用性。(5)實(shí)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)安全發(fā)布原型演示系統(tǒng)SNSPDEMO。SNSPDEMO系統(tǒng)可以針對(duì)不同隱私泄露類型對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行安全性檢測(cè),通過(guò)圖形化接口直觀顯示存在隱私泄露的結(jié)點(diǎn)和邊的信息；SNSPDEMO系統(tǒng)整合了本文中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù),從而生成提供相應(yīng)隱私保護(hù)的安全社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖,并通過(guò)圖形化接口顯示系統(tǒng)所做的圖修改操作,對(duì)比原圖與安全圖之間的差別�？傊�,本文從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)中的潛在威脅和挑戰(zhàn)出發(fā),針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)展開(kāi)研究,如結(jié)點(diǎn)隱私保護(hù)、敏感關(guān)系隱私保護(hù)、敏感屬性值隱私保護(hù)、保持安全圖可用性等,從而為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私信息提供更加全面和完善的保護(hù)奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:With the rapid development of network technology and social networking sites, such as Facebook, Twitter, and Renren, the number of user groups that make friends, contacts, and interact through social networking sites has increased rapidly. In order to tap the scientific and commercial value of social network, more and more researchers and developers focus their attention on the development of scientific research and application to the virtual world of social network, and social network analysis has become the sociology, geography, economics, The research focus of many subjects such as informatics and so on. Data mining and analysis of potential patterns based on social network data are more scientific and more effective than traditional relational data. However, the social network data contains sensitive privacy information, so privacy information in the social network needs to be protected during data distribution and sharing. In the social network, the privacy information type is more extensive, and the privacy leakage mode presents the diversity, so that the privacy leakage in the social network is prevented from being a great challenge. The protection of social network privacy is a hot issue to be solved in the field of data privacy protection. In this paper, the key technologies of the privacy protection of various social networks are deeply studied, including the protection of many kinds of privacy information such as the identity of the node, the sensitive relation and the sensitive attribute value, and the data availability of the anonymous graph is kept. The contribution of this paper mainly includes the following aspects: (1) In the aspect of node privacy protection, this paper studies the problem that an attacker can launch a node identification attack by using the edge weight in the weighted social network diagram as the background knowledge, thus leading to the problem of node privacy leakage. In this paper, a weighted graph node privacy protection model is proposed to prevent the node identification attack based on the edge weight, and a generalized anonymous method is designed to implement the weighted graph node privacy protection model. The experimental results show that the proposed weighted graph node privacy protection model can effectively prevent the node identification attack for the weighted graph, and the original structure property can be restored unbiasedly based on the anonymous graph. (2) In the aspect of the privacy protection of the sensitive relation, the attacker can use the link deduction technique to identify the sensitive relation, and study how to prevent the sensitive relation privacy leakage caused by the link deduction attack. Two link deduction attacks, single-step link deduction attacks, and cascade link deduction attacks are defined. In order to prevent the link deduction attack, an anti-deduction mechanism based on the tracing of the link world is proposed to cut off the deduction path of the sensitive link, and the anti-deduction algorithm is designed, and the data availability of the graph is maintained while the sensitive relation is protected. The experimental results show that the sensitive link anti-deduction mechanism can effectively protect the privacy of the sensitive relation in the social network and maintain the high availability of the published graph data. (3) In the aspect of the privacy protection of sensitive attribute values, consider how each node in the complex social network contains the personal information related to it, and study how to defend the personal information privacy leakage of the social network. In this paper, the k-aliasing model is designed to protect the privacy of personal information, and a security node-personal information mapping mechanism is proposed, and k-mapping is recorded. At the same time, the optimization technique is designed to improve the implementation efficiency and data availability of k-map. The experiment shows that the proposed k-mapping method reduces the personal information loss and similar information loss caused by the anonymous process while protecting the personal information privacy, so that the anonymous graph data has high query accuracy. (4) In keeping the data availability of graph, how to keep the reachability between nodes in the process of anonymity. In this paper, a reachability-preserving-graph anonymity algorithm (RPA algorithm) is proposed. The basic idea of the RPA algorithm is to group the nodes and to adopt the greedy strategy for anonymity, so as to reduce the loss of reachability information in the anonymous process. In order to improve the efficiency of the performance of the RPA algorithm, it is proposed to use the reachable interval to effectively evaluate the anonymous loss caused by the edge adding operation; secondly, by constructing the candidate neighbor index, the anonymity process of the RPA to each node is accelerated. Through a large number of experimental analysis, the anonymous map generated by the RPA algorithm maintains the inter-node reachability, so that the anonymous graph has good data availability in the aspect of reachability query. and (5) realizing the social network data security release prototype demonstration system SNSPDEMO. The SNSPDEMO system can carry out security detection on the social network for different privacy leakage types, and visually display the information of the node and the side with the privacy leakage through the graphical interface; The SNSPDEMO system integrates the social network privacy protection technology in this paper, so as to generate a secure social network diagram that provides the corresponding privacy protection, and display the graph modification operation made by the system through the graphic interface display system, and compare the difference between the original and the safety diagram. In conclusion, based on the potential threats and challenges in the social network privacy protection, this paper studies the key technologies of the social network privacy protection, such as the node privacy protection, the privacy protection of the sensitive relation, the privacy protection of the sensitive attribute values, the maintenance of the security drawing availability, etc., so as to provide a foundation for providing more comprehensive and perfect protection for social network privacy information.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP393.08

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本文編號(hào)：2386696