本文選題：社交網(wǎng)絡(luò)　切入點(diǎn)：隱私保護(hù)　出處：《中國(guó)科學(xué)院研究生院(沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)》2016年碩士論文

【摘要】：社交網(wǎng)絡(luò)即SNS,作為Web2.0的技術(shù)產(chǎn)物之一,已經(jīng)成為人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)上傳播信息、溝通交流的主要平臺(tái)。它的主體是用戶(hù)和用戶(hù)之間的相互關(guān)系,通過(guò)各種行為對(duì)這種用戶(hù)關(guān)系進(jìn)行維系和鞏固。社交網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)信息共享為目的的平臺(tái),保存了用戶(hù)大量的屬性信息和好友關(guān)系信息。隨著社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的普及,用戶(hù)個(gè)人信息和關(guān)系數(shù)據(jù)的累積,在信息共享的前提下保護(hù)數(shù)據(jù)的隱私是一項(xiàng)很重要的挑戰(zhàn)。本文首先研究了社交網(wǎng)絡(luò)的特征和隱私保護(hù)方面面臨的威脅。結(jié)合目前的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)現(xiàn)狀,分別在用戶(hù)屬性信息和用戶(hù)關(guān)系信息兩個(gè)方面進(jìn)行了隱私保護(hù)設(shè)計(jì)。針對(duì)用戶(hù)屬性的隱私保護(hù),本文通過(guò)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘中泛化和隱匿理論,提出SNS細(xì)粒度屬性匿名算法實(shí)現(xiàn)了用戶(hù)自主選擇屬性的隱私保護(hù)程度的需求。由于減少了匿名化的屬性數(shù)目,與原始算法相比該算法在SNS網(wǎng)絡(luò)中的時(shí)間復(fù)雜度明顯降低。針對(duì)關(guān)系數(shù)據(jù)隱私性保護(hù)和可用性的需求,根據(jù)傳統(tǒng)的邊隨機(jī)化算法,本文提出了一種安全、高效的社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)及其權(quán)限控制方案。本文提出的基于群的節(jié)點(diǎn)劃分和基于群的邊隨機(jī)化算法,利用圖特征顯著性約束得出該算法不僅提高了社交網(wǎng)絡(luò)的隱私保護(hù)程度也保證了社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的可用性。結(jié)合該算法提出的權(quán)限控制方案,以權(quán)限傳遞的方式加快了權(quán)限判定的效率。最后,通過(guò)搭建實(shí)驗(yàn)仿真平臺(tái),測(cè)試了細(xì)粒度屬性匿名算法的運(yùn)行時(shí)間和信息損失量、基于群的邊隨機(jī)化算法的特征顯著性和用戶(hù)訪問(wèn)權(quán)限效率。分析結(jié)果表明,與現(xiàn)有社交網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)技術(shù)相比,本文所提算法和方案能高效的保護(hù)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱私并能保證社交網(wǎng)絡(luò)圖結(jié)構(gòu)上的可用性,實(shí)現(xiàn)了用戶(hù)屬性和關(guān)系數(shù)據(jù)既保護(hù)又共享的需求。
[Abstract]:The social network SNS, as one of the products of Web2.0 technology, people on the Internet has become the main platform for the dissemination of information and communication. It is the main body of the relationship between the user and the user, the user relationship to maintain and consolidate through various behavior. Social network is an information sharing platform for the purpose of preservation. The information and attribute information of friends a lot of users. With the popularity of social networking applications, the accumulation of users' personal information and relationship data, in the premise of information sharing under the protection of the privacy of the data is a very important challenge. This paper studies the face features and privacy protection of social network threats. Combined with the social network the current technology status of privacy protection, privacy protection design was carried out in two aspects of user attribute information and user information. According to the relationship between privacy of user attributes This article through the protection, generalization and suppression theory used in data mining, put forward the fine-grained SNS attribute anonymity algorithm to achieve the user to choose the attribute of the degree of privacy protection requirements. Due to the reduction of the number of properties anonymilization, compared with the original algorithm the algorithm in SNS network complexity is significantly reduced. According to the relationship between data privacy protection and availability requirements, according to the random algorithm, this paper proposes a security, social network privacy protection and access control scheme with high efficiency. Based on the nodes into groups and randomized algorithms based on edge group, with significant constraints that features of the algorithm not only improves the privacy protection degree of social the network also guarantees the availability of social network structure. Combined with the proposed access control scheme is adopted to accelerate the transfer to access permissions to The efficiency. Finally, through building simulation platform, operation time and information loss of fine-grained attribute anonymity algorithm to test the edge of randomized algorithms group significantly and user access efficiency. Based on the analysis results show that, with the existing social network privacy protection technology in the social network data privacy protection algorithm and scheme can efficiently and can ensure the availability of the structure of the social network on the map, to achieve the user attribute and relationship data protection and sharing needs.

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院研究生院(沈陽(yáng)計(jì)算技術(shù)研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP309

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本文編號(hào)：1699175