【摘要】：隨著互聯網與信息化技術的迅速發(fā)展,社會網絡逐漸普及,越來越多的人們在網上共享數據并參與各種各樣的活動。社會網絡的出現無疑給人們的溝通與娛樂提供了及其廣闊的平臺,但隨之而來的是大量包含個人隱私信息的社會網絡數據被發(fā)布到網絡上,惡意攻擊者可以利用多種背景知識進行隱私攻擊,從而導致用戶隱私信息的泄露。因此如何保護社會網絡中的隱私信息已成為當前數據隱私保護研究領域的熱點問題,近年來出現了多種社會網絡匿名化技術。實際生活中存在大量增量變化的社會網絡,即隨著時間的遷移網絡中結點和邊不斷增加,例如email通信網絡,另外,在進行社會網絡分析時發(fā)現大部分社會網絡中結點之間的邊是帶有權重信息的,即存在許多加權社會網絡圖,加權圖與簡單圖相比攜帶了更多社會網絡中的信息,也會帶來更多的隱私泄露。因此,本文重點研究支持增量加權社會網絡的隱私保護技術。本文首先綜述了現有的社會網絡隱私保護技術,并基于此,將社會網絡抽象成加權圖增量序列,并針對加權圖增量序列中結點身份泄露問題和邊權重泄露問題進行研究。本文首先定義了增量序列分類安全條件(Increment Sequence Class Safety Conditio n,縮寫ISCSC)來指導匿名過程,以解決加權圖增量序列中結點身份泄露和邊權重泄露問題,并證明了滿足ISCSC是實現隱私目標的必要條件。提出了基于權重鏈表的k-匿名隱私保護模型,并設計了滿足基于權重鏈表的k-匿名模型的WLKA算法,以防止結點身份泄露,從而有效的防止了基于結點標簽及權重鏈表的隱私攻擊。提出了基于超圖的k-匿名隱私保護模型,并設計了滿足基于超圖的k-匿名模型的HVKA算法,以進一步保護邊權重的安全性并提高發(fā)布圖數據的可用性,有效的防止了基于結點標簽的隱私攻擊。最后,在真實數據集上進行了大量的測試研究,通過實驗結果本身及對實驗結果的分析,證明了WLKA算法能夠有效的防止結點身份泄露；HVKA算法則在保證結點身份和邊權重信息安全性的同時更好的保留了原圖的結構性質并提高了權重信息的可用性,同時還降低了匿名過程的時間代價。
[Abstract]:With the rapid development of Internet and information technology, social network is becoming more and more popular. More and more people share data and participate in a variety of activities on the Internet. The emergence of social network undoubtedly provides people with a broad platform for communication and entertainment, but a large number of social network data containing personal privacy information are released to the network. Malicious attackers can use a variety of background knowledge for privacy attacks, resulting in the disclosure of user privacy information. Therefore, how to protect the privacy information in the social network has become a hot issue in the field of data privacy protection. In recent years, a variety of social network anonymity technologies have emerged. There are a lot of incremental social networks in real life, that is, the number of nodes and edges in the migration network increases with time, such as email communication network, in addition, In the analysis of social network, it is found that the edges between nodes in most social networks have weight information, that is, there are many weighted social network graphs, and the weighted graphs carry more information in social networks than simple graphs. There will also be more privacy disclosures. Therefore, this paper focuses on privacy protection technology that supports incremental weighted social networks. In this paper, the existing privacy protection technologies of social networks are reviewed, and based on this, the social networks are abstracted into weighted graph incremental sequences, and the node identity disclosure problem and edge weight leakage problem in weighted graph incremental sequences are studied. In this paper, the security condition (Increment Sequence Class Safety Conditio n, abbreviation ISCSC for incremental sequence classification is defined to guide the anonymous process in order to solve the problem of node identity leakage and edge weight leakage in weighted graph incremental sequence. It is proved that satisfying ISCSC is a necessary condition to achieve the goal of privacy. A k-anonymous privacy protection model based on weight linked list is proposed, and a WLKA algorithm satisfying the k-anonymity model based on weight linked list is designed to prevent node identity disclosure. Thus, the privacy attack based on node label and weight linked list is effectively prevented. A k-anonymity privacy protection model based on hypergraph is proposed, and a HVKA algorithm based on hypergraph is designed to further protect the security of edge weight and improve the availability of published graph data. It effectively prevents privacy attacks based on node tags. Finally, a lot of test research is carried out on the real dataset. Through the analysis of the experimental results and the experimental results, it is proved that the WLKA algorithm can effectively prevent node identity leakage. HVKA algorithm not only ensures the security of node identity and edge weight information, but also preserves the structural properties of the original graph and improves the availability of weight information, and at the same time reduces the time cost of anonymous process.
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2485716