随着互联网科技的发展,社交网络的用户不断增加,社交网络逐渐成为人们日常生活中非常重要的一部分。许多人使用社交网络来交流信息,并在社交网络上面共享个人信息和实时状态。虽然用户使用社交网络能够给自己带来便利,但也带来了隐私泄露的安全隐患。如何有效的保护社交网络中用户个人隐私安全已经成为社交网络科研工作者们十分关注的问题。为此,有研究者提出了很多种社交网络隐私保护机制,但是现有的社交网络隐私保护机制仅仅是使用简单的访问控制机制,没有考虑访问授权之后信息传播不当给用户带来的隐私泄露问题。同时用户使用社交网络的目的是使用社交网络来进行信息交流,提高个人在社交网络中的影响力,便于认识更多的朋友,如果将个人隐私设置过于严格,就限制了用户对社交网络的使用,降低社交网络的可用性,这就违背了用户使用社交网络的初衷。如何在保护用户个人隐私的前提下,最大化社交网络的可用性是要考虑的问题。针对以上问题,本文的工作内容有以下两个方面:首先本文提出了一种基于密度聚类的社交圈划分算法(Density Based Social Circle Partition Algorithm,DBSCPA),将用户个人网络的好友划分成不同的社交圈和特殊节点:桥梁节点和离群节点。在社交圈内部,节点之间经常交流信息,信息在社交圈内传播迅速,信息传播路径非常复杂;同时社交圈之间连接稀疏,连接关系比较少,信息传播比较少,使得不同的社交圈之间信息传播可以得到有效的阻隔。其中桥梁节点是不同社交圈之间信息传播的关键节点以及具有隔离社交圈的作用,离群节点往往是社交网络中的恶意用户。通过对用户好友进行社交圈划分,能够有效控制信息在社交网络中的不当传播,对于保护用户隐私起到非常重要的作用。其次在社交圈划分的基础上,提出了基于社交圈划分的信息流访问控制策略和信息分享策略来解决前面提到的隐私信息安全问题。基于社交圈划分的信息流访问控制策略借鉴多级安全等级思想,为不同社交圈和特殊节点分配不同的权限,控制信息流的传播,保护用户的隐私安全;基于社交圈划分的信息分享策略是将社交网络中信息分享问题转化为数学中的0-1背包问题来解决,在保证社交网络用户隐私信息安全的前提下,使得用户能最大化提升社交网络的可用性。