【摘要】：隨著當前社會信息化的發(fā)展,多種類型社會網(wǎng)絡的建立與使用,極大方便了人們交友、互動、交流、評論等一系列活動。用戶使用社會網(wǎng)絡是需要進行注冊并提供個人信息,包括興趣,職業(yè)或者收入狀況等,甚至大部分還需要實名認證。社會網(wǎng)絡的出現(xiàn)與發(fā)展為科學研究提供了一個很好的平臺,去進行各種研究分析,諸如用戶行為、社區(qū)形成等。然而社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的公開研究與發(fā)布卻給用戶個人信息的安全隱私帶來極大的風險。因此,針對社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的隱私保護就顯得尤為重要,甚至成為限制社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析發(fā)展的瓶頸。同時,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,社交網(wǎng)絡中的用戶數(shù)量也在與日俱增。傳統(tǒng)的基于單工作站的社會網(wǎng)絡分析和隱私保護技術已經(jīng)不適合處理海量社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù),單工作站的社會網(wǎng)絡匿名算法的執(zhí)行效率、數(shù)據(jù)處理能力均不能滿足實際應用需求。因此,并行化社會網(wǎng)絡隱私保護技術成為研究熱點;另一方面,現(xiàn)有的隱私保護方法不能抵御攻擊者同時以邊的結構和屬性信息作為背景知識發(fā)動的邊再識別攻擊,隱私保護強度不能滿足實際需求。首先,為了提高社會網(wǎng)絡中邊隱私的保護強度和大規(guī)模社會網(wǎng)絡匿名效率,提出了邊信息k-匿名模型和分布并行匿名方法D-EIAM。該方法在分布并行處理系統(tǒng)Spark下,對社會網(wǎng)絡中邊進行并行貪心分組,生成匿名邊信息序列,然后基于分布并行圖處理框架GraphX,通過并行添加偽結點和屬性泛化生成匿名圖,同時匿名保護邊的屬性與結構信息,達到隱私保護目標和高效率匿名大規(guī)模社會網(wǎng)絡的目的。其次,為抵御動態(tài)社會網(wǎng)絡中的邊再識別攻擊,提出k~m-NMF匿名模型,其中k代表隱私保護級別,m表示攻擊者可以監(jiān)視受害者的時間段。該模型確保在時間閾值m內(nèi)社會網(wǎng)絡中的邊被識別的概率不大于1/k。最后,選用社會網(wǎng)絡圖數(shù)據(jù)集com-Youtube和論文數(shù)據(jù)集DBLP在分布式圖數(shù)據(jù)處理集群上對提出的兩種匿名算法的執(zhí)行效率和數(shù)據(jù)可用性進行分析。實驗結果表明,提出的兩種匿名保護算法在高效率處理大規(guī)模社會網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的同時保證了匿名圖數(shù)據(jù)的可用性。
【學位授予單位】：內(nèi)蒙古科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.08

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本文編號：2738025