【摘 要】
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信息技术的快速发展引发了隐私泄露问题。当前,探究数据发布的同时保证信息安全是面临的首要挑战之一。在多变的复杂网络中,保护用户个人数据安全更是一件困难的事情,这意味着既要有合理的隐私保护方案还要减少数据在隐私保护过程中的信息损失。本文从保护数据安全的角度出发,以差分隐私严格的设定约束为基础,借助密码学的技术解决以上问题。针对图数据的可用性、关联性和隐私性三个方面展开研究并结合聚类分析和安全多方计算提
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信息技术的快速发展引发了隐私泄露问题。当前,探究数据发布的同时保证信息安全是面临的首要挑战之一。在多变的复杂网络中,保护用户个人数据安全更是一件困难的事情,这意味着既要有合理的隐私保护方案还要减少数据在隐私保护过程中的信息损失。本文从保护数据安全的角度出发,以差分隐私严格的设定约束为基础,借助密码学的技术解决以上问题。针对图数据的可用性、关联性和隐私性三个方面展开研究并结合聚类分析和安全多方计算提出了相应的图数据隐私保护算法。本文的核心内容包括以下两部分:针对数据可用性和隐私性,结合图数据结构复杂的特点,本文通过聚类分析完成数据隐私化的集中处理,提出动态图数据聚类隐私算法。该算法借助安全多方计算的安全协议保证数据的隐私性计算,通过实验结果表明该算法具备一定的可用性。在保障数据关联性和隐私性方面,本文选用差分隐私噪声机制作为主要的隐私保护方法来改进传统的图划分方式,提出基于k-同构的差分隐私图数据隐私保护算法,在保证图数据关联性的基础上增强其隐私性。安全验证分析和实验都表明该算法能够保证图数据关联性和隐私性的要求。
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