發(fā)布時(shí)間：2020-02-24 13:27

【摘要】：隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來以及信息技術(shù)的快速發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)也以前所未有的規(guī)模在飛速地發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶信息也在日益劇增,海量數(shù)據(jù)遍及社交網(wǎng)絡(luò)各個(gè)平臺(tái)。社交網(wǎng)絡(luò)中包含著用戶大量的個(gè)人隱私數(shù)據(jù),以及用戶之間的關(guān)系等各種敏感信息,因此在社交網(wǎng)絡(luò)中的用戶信息存在著很大的安全隱患。在社交網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行交友、信息交互、資源共享的同時(shí)無不存在著隱私泄露的風(fēng)險(xiǎn)。如何對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)在進(jìn)行數(shù)據(jù)發(fā)布及數(shù)據(jù)挖掘的同時(shí)實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶的隱私進(jìn)行保護(hù)變得尤為重要,這關(guān)系到用戶個(gè)人以及整個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的信息安全。針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中不斷增長的數(shù)據(jù)以及傳統(tǒng)方法只是對(duì)靜態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理的問題,提出了基于差分隱私保護(hù)的動(dòng)態(tài)聚類算法,能夠動(dòng)態(tài)地對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的增量數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,并能夠在采用差分隱私保護(hù)技術(shù)的基礎(chǔ)上有效地處理海量信息,不僅提高了聚類的效率也更好地保護(hù)了隱私信息。針對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中可能存在的交叉攻擊和組合攻擊,提出了基于差分隱私的LBS群組最近鄰查詢隱私保護(hù)算法。提出了群組構(gòu)建方法并采用了群組隱私預(yù)算分配機(jī)制;提出了用戶位置擾亂算法,將群組最近鄰查詢轉(zhuǎn)換為群組質(zhì)心的最近鄰查詢,并應(yīng)用于整個(gè)隱私保護(hù)框架中,以便有效地抵御惡意節(jié)點(diǎn)的交叉攻擊以及組合攻擊�；陔[私保護(hù)和信任之間相輔相成、相互依賴的關(guān)系并且不同程度的信任也會(huì)對(duì)應(yīng)著不同程度的隱私保護(hù),對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)之間的可信度進(jìn)行有效評(píng)估并結(jié)合現(xiàn)有的差分隱私保護(hù)技術(shù),有效地將信任評(píng)估機(jī)制與差分隱私保護(hù)技術(shù)相結(jié)合,從而更好的保護(hù)了社交網(wǎng)絡(luò)中的隱私信息。最后,在完成理論研究的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中基于差分隱私保護(hù)的數(shù)據(jù)發(fā)布與挖掘系統(tǒng),提升了社交網(wǎng)絡(luò)的使用體驗(yàn),也有效地保護(hù)著社交網(wǎng)絡(luò)中的信息安全。
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP309;TP393.09

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2582447