一种含敏感关系社会网络隐私保护方法-(k,l)-匿名模型

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现有的社会网络隐私保护方法大多是针对社会网络中的个体,不能有效地保护社会网络中的敏感关系.为此,论文提出了一种(k,l)-匿名模型,该模型要求每个含敏感关系结点的敏感关系至少有l个,且要求度相同的结点至少有k个,从而在保护敏感关系的同时,抵制了度攻击.论文还提出了实现(k,l)-匿名模型的贪心算法和动态规划算法.并从度匿名化代价(dDAc)、图的平均最短距离差异(dASP)和图的聚类系数差异(dACC)三个角度对两个算法进行了比较,实验表明在匿名网络的可用性方面,动态规划算法优于贪心算法.
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