面向无向图的K度匿名图隐私保护算法研究

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近年来,社交网络软件已经成为全世界人们使用最频繁和最受欢迎的应用软件。而社交网络中蕴含大量用户个人信息,若不加处理直接发布,则有泄露用户隐私的风险。因此,在用户隐私与数据实用性两者之间取得平衡成为社交网络隐私保护领域的一大挑战。针对上述问题,本文提出以下两种算法:(1)基于树结构的K度匿名隐私保护算法。本文提出一种简单有效基于树的K度匿名算法TKDA(Tree K-Degree Anonymity),该算法设计了一种新的匿名度序列生成方法来减少社交图的信息损失,通过深度优先搜索遍历算法(DFS)实现动态匿名化过程;此外,该算法还通过基于匿名度序列的图修改算法来提高数据的实用性。在多个数据集上的实验证明,TKDA算法在平均路径长度(Average Path Length,APL)、平均聚类系数(Average Clustering Coefficient,ACC)、传递性(Transitivity,T)这三个实验指标上更接近原始图的值,这表明TKDA更详细地描述了原始图数据的指标,使得数据可用性提高。(2)基于强化学习的K度匿名隐私保护算法。为了进一步提升隐私保护算法的效用,本文提出了基于强化学习的隐私保护算法RL-KDA(Reinforcement Learning K-Degree Anonymity),该算法将强化学习应用到动态社交图数据发布过程中。针对匿名度序列生成问题,通过马尔科夫决策过程为该问题进行形式化建模,在生成匿名度序列过程中发现信息损失最小的匿名度序列;在图修改算法中,则根据节点的度中心性对节点排序,对节点的边进行操作生成匿名图。最后,通过对真实的社交网络数据进行实验与评估得出结论:RL-KDA隐私保护算法在保证隐私的情况下有效提高了数据的可用性。
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