【摘 要】
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针对动态社会网络数据发布中用户的个性化隐私保护要求L和所属社区属性C并没有得到足够重视的问题,提出了一种基于动态社会网络数据发布的个性化隐私保护方法。将社会网络中
【基金项目】
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国家自然科学基金(11501302)资助项目
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针对动态社会网络数据发布中用户的个性化隐私保护要求L和所属社区属性C并没有得到足够重视的问题,提出了一种基于动态社会网络数据发布的个性化隐私保护方法。将社会网络中的隐私保护级别分为3个等级：不需保护L=0、防止度攻击L=1和防止领域子图攻击L=2。对于L≠0的节点集,通过k-分组和（k,△d）方法对节点进行匿名,其中k-分组满足社区属性C的k-多样性;对L=2的节点集,进行k-领域子图匿名。理论分析和实验表明：攻击者不能以大于1/k的概率识别出某节点,且不能以大于u的概率推出两节点之间存在敏感边。该方法能
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