本文關(guān)鍵詞： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò) 動(dòng)態(tài)發(fā)布 隱私保護(hù)　出處：《廣西師范大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,社交網(wǎng)絡(luò)軟件也越來越流行,如微博微信和Facebook等,這些社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用為人們提供了方便的溝通平臺(tái),同時(shí)也產(chǎn)生了大量的有關(guān)用戶的信息。這些信息具有廣泛的用途,如進(jìn)行廣告投放、商品推薦和社會(huì)行為預(yù)測(cè)等。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中包含大量的敏感信息,包括個(gè)人的屬性信息(比如職業(yè),薪酬等),個(gè)人的行為信息(比如個(gè)人的社交關(guān)系等),這些信息如果不進(jìn)行處理就發(fā)布共享,有可能會(huì)侵犯用戶的隱私。因此,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)發(fā)布的隱私保護(hù)問題成為眾多研究者關(guān)注的熱點(diǎn)。現(xiàn)有工作主要關(guān)注靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析,但是很多應(yīng)用涉及到網(wǎng)絡(luò)的動(dòng)態(tài)發(fā)展變化。與靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)不同,面向動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)提出了更高要求,它不僅是要保證某一時(shí)刻的數(shù)據(jù)滿足匿名要求,還要保證多次發(fā)布隱私信息的安全,因?yàn)椴煌瑫r(shí)刻之間的數(shù)據(jù)還存在內(nèi)在的關(guān)聯(lián)關(guān)系,攻擊者可通過先后時(shí)刻發(fā)布的數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)而獲得更多的隱私信息。綜上所述,現(xiàn)有的面向靜態(tài)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的隱私保護(hù)方法已不適用于動(dòng)態(tài)發(fā)布的隱私保護(hù)。本文針對(duì)以上問題,提出了在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)布中防止標(biāo)簽鄰居攻擊的隱私保護(hù)模型。主要的研究工作如下:首先,通過對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)布中隱私保護(hù)方法的現(xiàn)狀進(jìn)行分析,指出了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)布中的隱私泄露問題,并對(duì)現(xiàn)有用來解決社會(huì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)布中的隱私問題的隱私保護(hù)方法進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)其中存在的不足:1)現(xiàn)有的帶敏感標(biāo)簽的個(gè)體的分組方法都是根據(jù)鄰居標(biāo)簽相似度,沒有考慮社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的鄰居結(jié)構(gòu)信息,在對(duì)帶敏感標(biāo)簽的個(gè)體的標(biāo)簽-鄰居圖進(jìn)行模糊化處理的時(shí)候,使得社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖添加了很多噪聲邊,影響數(shù)據(jù)的可用性;2)雖然每次發(fā)布的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)都滿足社會(huì)網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)的需求,但是攻擊者仍然可以根據(jù)背景知識(shí)將多次發(fā)布的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,就可能唯一識(shí)別帶敏感信息的個(gè)體;3)如果對(duì)整個(gè)圖進(jìn)行模糊化方法處理的話,不利于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,很多不需要保護(hù)的個(gè)體也進(jìn)行了隨機(jī)化處理,使得原有的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)信息損失增大,降低了數(shù)據(jù)的可用性。其次,針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)布的防止標(biāo)簽鄰居攻擊的隱私問題,本文提出了dynamic-l-diversity隱私保護(hù)模型。并對(duì)以下問題進(jìn)行研究:1.針對(duì)現(xiàn)有分組方法中只考慮鄰居標(biāo)簽信息,并未考慮原始社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的鄰居結(jié)構(gòu)信息的問題,本文提出一種根據(jù)結(jié)構(gòu)相似度對(duì)帶敏感標(biāo)簽的個(gè)體進(jìn)行分組的方法。2.針對(duì)通過比對(duì)動(dòng)態(tài)發(fā)布中節(jié)點(diǎn)的標(biāo)簽鄰居信息就能唯一識(shí)別帶敏感標(biāo)簽個(gè)體的問題,本文提出在動(dòng)態(tài)發(fā)布的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中滿足l-多樣性的匿名方法。本文首先采用隨機(jī)擾亂的方法來改變圖結(jié)構(gòu),接著,隨機(jī)添加刪除邊,然后采用僅對(duì)帶敏感標(biāo)簽個(gè)體的鄰居圖進(jìn)行隨機(jī)化處理的方法,對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行模糊化處理,使得每條邊都有相應(yīng)的概率存在于社會(huì)網(wǎng)絡(luò),同時(shí)使攻擊者唯一識(shí)別帶敏感標(biāo)簽的個(gè)體的概率不高于1/l0除此之外,本文僅對(duì)帶敏感標(biāo)簽的個(gè)體進(jìn)行保護(hù),減少了不確定圖的數(shù)量,提高了數(shù)據(jù)的可用性。最后,基于本文的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中防止標(biāo)簽鄰居攻擊的隱私保護(hù)方法,提出了詳細(xì)的、系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。本文使用了三種評(píng)價(jià)指標(biāo),分別是平均度數(shù)、聚類系數(shù)、結(jié)構(gòu)熵。評(píng)價(jià)結(jié)果表明,本文的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)發(fā)布中的隱私保護(hù)方法可以保留網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的屬性特征,同時(shí)保證了個(gè)體的隱私信息的安全。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of Internet technology, social network software is becoming more and more popular, such as micro-blog, WeChat and Facebook, the social network application provides a convenient platform for people to communicate, but also produces a large amount of information about the user. It has a wide range of uses, such as advertising, product recommendation and social behavior prediction. Contains a lot of sensitive information in social network data, including the attribute of personal information (such as occupation, salary, etc.) the personal information behavior (such as personal social relations, etc.), this information if not handled on the release of sharing, may infringe on the privacy of users. Therefore, the problem of privacy the protection of social network data publishing becomes the focus of many researchers. The work mainly focus on the static analysis of the existing network, but many applications involve dynamic network. The static network, put forward higher requirements for dynamic network data privacy protection, it is not only to ensure that a moment of anonymous data to meet the requirements, but also to ensure the privacy of information security issued several times, because of the different between the data also have inherent relationship, an attacker can get more information than privacy the moment has released data. In summary, privacy protection method for static analysis of the existing social networks are not suitable for the dynamic release of privacy protection. In this paper, aiming at the above problems, put forward to prevent privacy protection model label release network dynamic neighbor attacks in society. The main research work is as follows: firstly, through the analysis of the status quo of social network privacy protection method in dynamic publishing, pointed out that the dynamic social network privacy issues in the publication, and is useful for The privacy protection method to solve the privacy problem in the dynamic social network analysis, find the problems: 1) packet method with sensitive label individual existing are based on neighbor tags similarity, without considering the neighborhood structure information in the social network, when fuzzy processing on with sensitive labels individual label - neighbor graph makes social network graph to add a lot of noise, affect the availability of data; 2) although each release of the social network to meet the needs of society to protect the network privacy, association analysis social network graph but the attacker can still according to the background knowledge will be released several times, can only identify the individual with sensitive information; 3) if the indistinct way on the map, is not conducive to the analysis of the data, many do not need to protect a body was also carried out with Machine processing, increasing the original structure of the social network information loss, reduce the availability of data. Secondly, according to the dynamic social network released to prevent privacy label neighbor attacks, this paper proposes a dynamic-l-diversity privacy protection model. And through the study on the following issues: 1. aiming at the grouping method only considering neighbor label information that does not take into account the neighbor node network structure information in the primitive society of the problem, this paper proposes a structure according to the similarity of individuals with sensitive label grouping method.2. for the unique identification label information can be released in dynamic neighbor nodes by comparing with sensitive labels for the individual, this anonymous method l- diversity to meet in the dynamic release of social network. Firstly, using the method of random disturbance to change the graph structure, then randomly add delete edge, Then the only method of randomization of sensitive label individual neighbor graph on the social network graph with fuzzy processing, so that each side has a corresponding probability exists in the social network, and allow an attacker to uniquely identify with sensitive labels for individual probability is not high in 1/l0 in addition, this article only carries on the protection with sensitive label individual, reduce the number of uncertain graph, improve the availability of data. Finally, the privacy protection method to prevent the network attack dynamic neighbor tags based on the proposed in detail, the design scheme of the system. This paper uses three indexes, respectively is the average degree, clustering coefficient the structure, entropy. The evaluation results show that the method of privacy protection issue in the dynamic social network can retain the character of network structure, but also ensure the individual privacy of information security.

【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP309

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本文編號(hào)：1529730