【摘 要】
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伴随着网络技术的发展,各类社交网络所包含的信息也在不断地增大。在数据信息增加的同时也意味着隐私信息泄露的可能性增大。因此在上传和提取用户信息的时候应该考虑到敏感
【基金项目】
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广东工业大学教育教学改革项目“基于产出导向教育理念的离散数学课程教学改革研究与实践”(广工大教字[2017]101号),“以案例和实践为主导的模式识别教学改革”(广工大教字[2018]132号)
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伴随着网络技术的发展,各类社交网络所包含的信息也在不断地增大。在数据信息增加的同时也意味着隐私信息泄露的可能性增大。因此在上传和提取用户信息的时候应该考虑到敏感信息的保护,在k-匿名算法的基础上衍生的(a, k)-匿名算法是经典的隐私保护模型,但是随着社交网络的复杂性不断增加,传统的(a, k)-匿名算法不足以满足社交网络中信息隐匿的要求。针对在社交网络中,节点的结构信息和非隐私属性信息等也可能会受到攻击,本文提出一种基于节点分割的(a, k)-匿名算法。该算法对社交网络中带有隐私属性值的节点进行分割,使
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