本文選題：社會網(wǎng)絡(luò) + 隱私保護��； 參考：《廣西師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2016年04期

【摘要】：在社會網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)被大量收集和發(fā)布的過程中存在隱私信息泄露的情況,社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護問題引起了人們的關(guān)注。本文針對單一方式的社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護方法中數(shù)據(jù)損失程度較大及數(shù)據(jù)可用性較低等方面問題,優(yōu)化了k-同構(gòu)算法和隨機化算法,設(shè)計基于k-同構(gòu)和局部隨機化的隱私保護方法。實驗結(jié)果表明:本文方法可以有效減少信息損失,保護用戶隱私信息,對于衡量圖譜中的調(diào)和平均最短距離、子圖中心度2個方面均有較好效果,提高了發(fā)布數(shù)據(jù)可用性,可以抵御圖結(jié)構(gòu)信息背景知識再識別攻擊。
[Abstract]:In the process of social network data being collected and published, privacy information is leaked in the process of mass collection and publication. The problem of social network privacy protection has attracted people's attention. This paper optimizes the k- isomorphic algorithm and the following problems in the single way of social network privacy protection methods, such as the large amount of data loss and the low availability of data. This method is based on k- isomorphism and local randomization. The experimental results show that this method can effectively reduce the information loss and protect the user's privacy information. It has a good effect on the measurement of the harmonic average shortest distance in the map and the center degree of the sub map in 2 aspects. It improves the availability of the data and can resist the map. The structure information background knowledge recognizes the attack again.
【作者單位】： 廣西民族大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;廣西民族大學(xué)東盟研究中心(廣西科學(xué)實驗中心);
【基金】：廣西高等學(xué)校優(yōu)秀中青年骨干教師培養(yǎng)工程資助項目(桂教人[2013]16號) 國家自然科學(xué)基金資助項目(61462009) 廣西民族大學(xué)中國-東盟研究中心(廣西科學(xué)實驗中心)開放課題資助項目(TD201404)
【分類號】：TP309

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本文編號：1939311