【摘 要】
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由于科学研究和数据共享等需要,应该发布社会网络数据。但直接发布社会网络数据会侵害个体隐私,在发布数据的同时要进行隐私保护。针对将邻域信息作为背景知识的攻击者进行目
【机 构】
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江苏大学计算机科学与通信工程学院,吉林师范大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60773049）, 江苏省科技创新资金项目（sbc20080655）, 江苏大学博士创新计划项目（CX10B_006X）资助
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由于科学研究和数据共享等需要,应该发布社会网络数据。但直接发布社会网络数据会侵害个体隐私,在发布数据的同时要进行隐私保护。针对将邻域信息作为背景知识的攻击者进行目标节点识别攻击的场景提出了基于k-匿名发布的隐私保护方案。根据个体的隐私保护要求设立不同的隐私保护级别,以最大程度地共享数据,提高数据的有效性。设计实现了匿名发布的KNP算法,并在数据集上进行了验证,实验结果表明该算法能够有效抵御邻域攻击。
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