【摘要】：隨著無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和定位技術(shù)的蓬勃發(fā)展,越來越多的用戶開始使用基于位置的社會網(wǎng)絡(luò)(LBSN)應(yīng)用,由此產(chǎn)生了大量的LBSN數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)在挖掘用戶的行為習(xí)慣、挖掘用戶之間的相似性、為用戶推薦朋友或感興趣的地點等方面,起到了重要作用。然而直接發(fā)布LBSN數(shù)據(jù)會給用戶帶來隱私泄露問題,當(dāng)前還沒有針對LBSN數(shù)據(jù)的匿名方法,因此本文重點研究面向LBSN數(shù)據(jù)的隱私保護技術(shù)。目前雖然存在大量的社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護技術(shù)和位置匿名技術(shù),但是這些技術(shù)都不適用于LBSN數(shù)據(jù)。LBSN數(shù)據(jù)既包含了社會網(wǎng)絡(luò)中的用戶關(guān)系,又包含了用戶與位置之間的關(guān)系,使得LBSN數(shù)據(jù)的匿名技術(shù)更具有挑戰(zhàn)性。本文首先對社會網(wǎng)絡(luò)隱私保護技術(shù)和位置匿名技術(shù)進行了系統(tǒng)綜述,針對攻擊者可能得到的不同背景知識,提出了兩種LBSN圖上的兩種不同的隱私泄露問題,包括結(jié)點身份泄露和敏感關(guān)系泄露問題,和用戶結(jié)點rank序列導(dǎo)致的結(jié)點身份泄露問題。為了解決結(jié)點身份泄露和敏感關(guān)系泄露問題,本文提出了k-連接安全分組匿名模型,并分別提出了k--LSG算法和k-ILSG算法實現(xiàn)該匿名模型。k-LSG算法先對位置結(jié)點直接進行k-安全分組,然后處理分組中產(chǎn)生的外連分組和內(nèi)連分組,使它們都滿足k-連接安全分組條件。進而提出了支持高可用性的k-ILSG算法,以提高匿名數(shù)據(jù)可用性。其次,為了解決LBSN圖中用戶結(jié)點的rank序列導(dǎo)致的結(jié)點身份泄露問題,本文提出了LBSN圖的K-rank匿名模型,并提出了啟發(fā)式算法RA來得到LBSN圖的匿名rank序列,以及根據(jù)匿名rank序列重構(gòu)出匿名LBSN圖的RRL算法。最后,通過在真實數(shù)據(jù)集上的大量實驗,分別驗證了本文所提出的LBSN圖的k-連接安全分組匿名方法和K-rank匿名方法的安全性以及匿名數(shù)據(jù)的高可用性。
[Abstract]:With the rapid development of wireless sensor networks and localization technology, more and more users begin to use location-based social network (LBSN) applications, which results in a large amount of LBSN data. These data play an important role in mining the behavior habits of users, mining the similarity between users, recommending friends or places of interest to users, and so on. However, publishing LBSN data directly will bring privacy disclosure to users. There is no anonymous method for LBSN data at present. Therefore, this paper focuses on privacy protection technology for LBSN data. Although there are a lot of social network privacy protection techniques and location anonymity techniques, these technologies are not suitable for LBSN data. LBSN data not only includes the user relationship in social network, but also includes the relationship between user and location. This makes the anonymity of LBSN data more challenging. In this paper, firstly, the privacy protection technology and location anonymity technology of social network are systematically reviewed. According to the different background knowledge that the attacker may obtain, two different kinds of privacy disclosure problems on two kinds of LBSN diagrams are proposed. It includes node identity leakage and sensitive relation leakage, and node identity leakage caused by user node rank sequence. In order to solve the problem of node identity leakage and sensitive relationship disclosure, this paper proposes a k- join secure packet anonymous model, and proposes the k--LSG algorithm and k-ILSG algorithm to implement the anonymous model. The k-LSG algorithm implements k- security grouping directly to the location node first. Then, the external and internal packets generated in the packets are processed to satisfy the security packet condition of k- connection. Furthermore, a high availability k-ILSG algorithm is proposed to improve the availability of anonymous data. Secondly, in order to solve the problem of node identity leakage caused by the rank sequence of user nodes in LBSN graph, this paper proposes the K-rank anonymous model of LBSN graph, and proposes a heuristic algorithm RA to obtain the anonymous rank sequence of LBSN graph. And the RRL algorithm based on anonymous rank sequence to reconstruct anonymous LBSN graph. Finally, through a large number of experiments on real data sets, the security of the K-Connected secure grouping Anonymous method and K-rank Anonymous method and the high availability of Anonymous data are verified respectively in this paper.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TN929.5;TP212.9

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本文編號：2251475