【摘 要】
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社会网络数据反映着我们的生活规律,包含着大量用户的隐私信息,社会网络具有静态和动态特征。在社会网络数据发布后,通过分析社会网络数据的潜在特征,可能会引起隐私安全问题即个人敏感信息遭到泄露。因此,如何使发布的社会网络数据在保留原始图的重要统计特性的同时提高社会网络用户的隐私安全,在信息安全领域具有深远的意义。论文针对社会网络数据发布中存在的隐私安全问题展开研究,主要工作如下:（1）针对静态社会网络匿
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社会网络数据反映着我们的生活规律,包含着大量用户的隐私信息,社会网络具有静态和动态特征。在社会网络数据发布后,通过分析社会网络数据的潜在特征,可能会引起隐私安全问题即个人敏感信息遭到泄露。因此,如何使发布的社会网络数据在保留原始图的重要统计特性的同时提高社会网络用户的隐私安全,在信息安全领域具有深远的意义。论文针对社会网络数据发布中存在的隐私安全问题展开研究,主要工作如下:（1）针对静态社会网络匿名图中平衡用户隐私安全和信息损失的关系问题,提出个性化等差数列聚类匿名分配算法（PAS-CAA）。结合局部聚类密度的决策值?,对选取初始节点算法进行优化;同时考虑图结构和用户属性两因素来形成综合相似度进行聚类,对非敏感超点集的超点实现k保护力度,对敏感超点集的超点实现最高项隐私保护力度为2k的等差数列聚类匿名;最后对超点进行属性泛化,产生隐私保护后的社会网络数据发布图。（2）针对动态社会网络中的隐私保护方法无法很好地适应动态网络变化,以及应用差分隐私产生的噪声累积导致原始图的统计特性不能有效保留的问题,提出基于社区检测和层次随机图的差分隐私保护算法（ISI-SLPA-DHRG）。首先对动态社会网络进行时间窗口划分,并使用分层抽样和图相似度算法过滤相似度高的快照图;利用动态社区检测ISI-SLPAD算法划分社区;对社区进行层次随机图构造,并对边概率采用等差数列隐私预算分配;最后进行层次随机图合并,利用平均矩阵对原始网络进行还原,对生成的社会网络数据发布图进行发布。（3）对上述两个不同场景的两种方法进行仿真实验。实验结果表明,PAS-CAA算法不仅实现用户不同程度的隐私保护还减少了信息损失,实现了数据的可用性。ISI-SLPA-DHRG算法适应动态社会网络变化的特性,保留了原始图的统计特性,在满足ε隐私预算的基础上,自适应地分配隐私预算并减少噪声的加入,提高了发布图数据的效用性。
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